پیاده‌سازی تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) در محیط سازمانی به ندرت به سادگی نمایه‌سازی اسناد و پرس‌وجو در یک پایگاه داده برداری است. اگرچه معماری پایه ساده است، اما ظرافت‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) اغلب به گلوگاه‌های مهمی تبدیل می‌شوند...
زاپیر سال‌هاست که استاندارد پیش‌فرض برای اتوماسیون بدون کد است و به کاربران غیرفنی اجازه می‌دهد تا از طریق منطق ساده «اگر این کار را بکن، آن کار را بکن» برنامه‌های SaaS مختلف را به هم متصل کنند. با این حال، برای تیم‌های مهندسی نرم‌افزار مدرن، زاپیر چیزی بسیار قدرتمندتر را نمایندگی می‌کند: یک لایه ارکراسیون سرورلس که می‌تواند معماری رویداد-محور، تبدیل داده و منطق گردش کار پیچیده را بدون سربار مدیریت زیرساخت مدیریت کند.
زمینه توسعه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) به سرعت از پرامپت‌دهی تک‌مدلی به سمت هماهنگی پیچیده چندعاملی در حال تغییر است. در میان ابزارهای پیشرو در این حوزه، Microsoft AutoGen قرار دارد.
با پیش بردن مرزهای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، مهم‌ترین گلوگاه همچنان پنجره زمینه محدود است. برای توسعه‌دهندگانی که عامل‌های خودمختاری می‌سازند که نیاز به استدلال در طول هفته‌ها یا ماه‌ها دارند، تکیه صرف بر کش‌کش KV استاندارد کافی نیست. برای دستیابی به هوش واقعی با افق بلند، باید فراتر از گسترش ساده زمینه حرکت کنیم و سیستم‌های حافظه قوی مهندسی کنیم. این پست دو پارادایم اصلی را کاو...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به استاندارد صنعتی برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به داده‌های خصوصی یا اختصاصی تبدیل شده است. با این حال، شایع‌ترین نقطه شکست در پایپ‌لاین‌های RAG، فاز تولید نیست، بلکه فاز بازیابی است. اگر زمینه بازیابی‌شده نامرتبط باشد،...
با تبدیل شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به بخشی جدایی‌ناپذیر از برنامه‌های سازمانی، محیط امنیتی اطراف این مدل‌ها از ارزیابی آسیب‌پذیری نظری به دفاع پیوسته و خودکار تغییر یافته است. مهم‌ترین تهدید در این حوزه «جیل‌بریک» است—یک دستور که برای دور زدن فیلترهای ایمنی طراحی شده است...
استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در محیط تولید، یک چالش کلاسیک مهندسی برای ایجاد تعادل است. از یک سو، شما به حداکثر بازدهی برای سرویس‌دهی به بیشترین تعداد درخواست و کاهش هزینه به ازای هر توکن نیاز دارید. از سوی دیگر، به تأخیر کم برای تضمین تجربه کاربری پاسخگو نیاز دارید. بچ‌ینگ ایستا...