در منظره داده‌های مدرن، پردازش دسته‌ای دیگر کافی نیست. کسب‌وکارها به بینش‌های فوری برای واکنش به تقلب، بهینه‌سازی لجستیک یا شخصی‌سازی تجربه کاربری در زمان واقعی نیاز دارند. Apache Flink به عنوان استاندارد پیش‌فرض برای پردازش جریان توزیع‌شده ظهور کرده است...
ساخت یک مدل یادگیری ماشین در یک نوت‌بوک Jupyter با استقرار یک سیستم در سطح تولید تفاوت بنیادین دارد. این گذار نیازمند تکرارپذیری دقیق، تست‌های خودکار و یکپارچه‌سازی بی‌نقص با جریان‌های کاری مهندسی داده است. Apache Airflow به عنوان استاندارد صنعتی برای مدیریت این وابستگی‌های پیچیده ظهور کرده است...
در منظر مهندسی نرم‌افزار مدرن، ویژگی‌های کمی به اندازه قابلیت جستجو حیاتی و در عین حال بدفهمیده هستند. کاربران انتظار تأخیر زیر ثانیه برای میلیاردها سند، مرتبط‌سازی که قصد کاربر را درک کند و در دسترس بودن بدون وقفه را دارند. طراحی یک سیستم جستجوی مقاوم تنها...
در فضای دیجیتال مدرن، انتظارات کاربران از پاسخگویی برنامه‌ها بیش از پیش است. تأخیری حتی چند صد میلی‌ثانیه‌ای می‌تواند منجر به افزایش نرخ پرش، کاهش نرخ تبدیل و افت اعتبار برند شود. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، درک چگونگی...
با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نمونه‌های آزمایشی به بارهای کاری حیاتی در محیط تولید، روش‌های نظارتی سنتی دیگر پاسخگو نیستند. توسعه‌دهندگان دیگر نمی‌توانند برای ردیابی سلامت زیرساخت هوش مصنوعی خود به پردازش دسته‌ای یا داشبوردهای ایستا تکیه کنند. وقتی یک پایانه با افزایش ناگهانی تأخیر یا افزایش نمایی در مصرف توکن مواجه می‌شود، تأثیر مالی و عملیاتی آن فوری است.
با تکامل برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) از ربات‌های ساده پرسش و پاسخ به سیستم‌های پیچیده تولید تقویت‌شده با بازیابی چندعاملی (RAG)، قابلیت مشاهده (Observability) به یک گلوگاه حیاتی تبدیل شده است. در یک تنظیم RAG تک‌عاملی، یک درخواست به صورت خطی جریان می‌یابد: پرسش، بازیابی، تولید. با این حال، در ...
با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نمونه‌های آزمایشی به سیستم‌های تولیدی حیاتی، نحوه ارزیابی عملکرد آن‌ها اهمیت بنیادین یافته است. معیارهای سنتی مانند دقت و پیچیدگی اغلب در ثبت کیفیت ظاهری خروجی‌های تولیدی ناتوان‌اند. اینجاست که مجموعه‌داده‌های طلایی...