در منظره داده‌های مدرن، پردازش دسته‌ای دیگر برای بسیاری از موارد استفاده کافی نیست. سازمان‌ها به بینش‌های فوری برای هدایت تصمیمات، کشف تقلب یا شخصی‌سازی تجربه کاربران در زمان واقعی نیاز دارند. آپاچی کافکا به عنوان استاندارد پیش‌فرض برای ساخت این پلتفرم‌های جریان‌دهی رویداد با ظرفیت بالا ظهور کرده است...
در دنیای سیستم‌های توزیع‌شده، عملکرد تنها یک ویژگی نیست؛ بلکه پایه‌ای برای اعتماد کاربران و تداوم کسب‌وکار است. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، درک ظرافت‌های مربوط به نرخ عبور، تأخیر و ظرفیت سیستم حیاتی است. این مطلب به عمق متدولوژی‌های لازم برای بهینه‌سازی عملکرد در مقیاس بزرگ می‌پردازد...
در حوزه هوش مصنوعی، ادراک اغلب به عنوان مانع اصلی در نظر گرفته می‌شود. با این حال، برای اینکه یک سیستم هوش مصنوعی واقعاً خودمختار باشد—گامی کلیدی به سوی هوش مصنوعی عمومی (AGI)—باید فراتر از ادراک عمل کند و برنامه‌ریزی نماید.
با شتاب سازمان‌ها برای تولید مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، ماهیت «جعبه سیاه» این سیستم‌ها به گلوگاه اصلی قابلیت اطمینان و اعتماد تبدیل شده است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که منطق آن‌ها قطعی است، برنامه‌های LLM با خروجی‌های غیرقطعی، زنجیره‌های چندمرحله‌ای پیچیده و نقاط ادغام با APIهای خارجی دست‌وپنج نرم می‌کنند...
با یکپارچه شدن مدل‌های زبانی بزرگ در پایپ‌لاین‌های نرم‌افزاری، قابلیت اطمینان خروجی‌ها حیاتی است. با این حال، ارزیابی این مدل‌ها اغلب به قضاوت انسانی وابسته است که ذاتاً ذهنی است. برای تبدیل بازخورد کیفی انسانی به معیارهای کمی، مهندسان باید ذهنیت را از طریق توافق بین نشان‌گذاران (IAA) و کاهش سوگیری به دقت مدیریت کنند.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به عنوان استاندارد پیش‌فرض برای ساخت برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) در سطح سازمانی ظهور کرده است. با جداسازی دانش ثابت مدل از یک پایگاه داده پویا و قابل بازیابی، RAG به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های اختصاصی بدون نیاز به آموزش مجدد...
با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نمونه‌های آزمایشی به خدمات اصلی تولید، اقتصاد استنتاج به اندازه دقت مدل حیاتی شده است. تیم‌های زیرساخت دیگر فقط GPU نمی‌خرند؛ آن‌ها هزینه به ازای هر توکن را محاسبه می‌کنند تا حاشیه سود پایدار را تضمین کنند. در این...