Knowledge Bases

مقایسه Neo4j، TigerGraph و Amazon Neptune برای گراف‌های دانش هوش مصنوعی سازمانی

با پذیرش فزاینده هوش مصنوعی (AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توسط سازمان‌ها، نیاز به پایه‌های داده‌ای ساختاریافته و مستحکم هرگز به این اندازه حیاتی نبوده است. گراف‌های دانش (KGs) به عنوان یک فناوری محوری ظهور کرده‌اند و زمینه معنایی را ارائه می‌دهند که بازیابی تقویت‌شده...

Aug 3, 2026
Latest Posts
AI Observability

تسلط بر قابلیت مشاهده هوش مصنوعی با Langfuse: راهنمای توسعه‌دهندگان

با شتاب گرفتن پذیرش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در سازمان‌ها، پیچیدگی مدیریت این سیستم‌های غیرقطعی در محیط‌های عملیاتی به دغدغه اصلی تیم‌های مهندسی تبدیل شده است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که خروجی‌ها قابل پیش‌بینی و منطق آن‌ها آشکار است، هوش مصنوعی مولد لایه‌ای از رفتار احتمالاتی را معرفی می‌کند که عیب‌یابی، نظارت و بهینه‌سازی را بسیار چالش‌برانگیزتر می‌سازد.

Evaluation

ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ در وظایف استدلال چندمرحله‌ای: نگاهی عمیق به معیارسنجی زنجیره‌ی تفکر

با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از کنجکاوی‌های آزمایشی به اجزای زیرساخت اصلی، تقاضا برای ارزیابی دقیق هرگز به این اندازه نبوده است. در حالی که روان‌کلامی و بازیابی اطلاعات ساده نسبتاً قابل اندازه‌گیری هستند، استدلال چندمرحله‌ای همچنان جام مقدس توانایی‌های LLMها باقی مانده است...

AI Security

جلوگیری از نشت داده در مدل‌های زبانی بزرگ: پیاده‌سازی استراتژی‌های فیلتر خروجی و پاکسازی ورودی

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توسعه نرم‌افزار و تعامل با مشتری را متحول کرده‌اند، اما چالش‌های امنیتی قابل توجهی ایجاد می‌کنند. مهم‌ترین آن‌ها نشت داده است؛ جایی که اطلاعات حساس مانند اطلاعات شناسایی شخصی (PII)، کدهای اختصاصی یا منطق تجاری محرمانه به‌طور غیرعمدی در اختیار کاربران قرار می‌گیرد.

AI Infrastructure

بهینه‌سازی ترافیک استنتاج: تنظیمات TCP و توپولوژی‌های شبکه برای سرویس‌دهی LLM با تأخیر کم

با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نمونه‌های آزمایشی به بارهای کاری عملیاتی، گلوگاه اغلب از محاسبات GPU به ورودی/خروجی شبکه تغییر می‌کند. در سناریوهای سرویس‌دهی با تراکم بالا، پیکربندی استاندارد هسته لینوکس به ندرت کافی است. این مطلب لایه‌های زیرساخت حیاتی—به‌ویژه تنظیمات TCP و توپولوژی شبکه—را بررسی می‌کند...

Prompt Engineering

تسلط بر حالت JSON: تضمین خروجی ساختاریافته قابل اعتماد از مدل‌های زبانی بزرگ

در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، توانایی تبدیل متن نامنظم به داده‌های ساختاریافته، قابلیت حیاتی برای توسعه نرم‌افزارهای مدرن است. اگرچه LLMها به طور طبیعی برای تولید متن قابل خواندن توسط انسان طراحی شده‌اند، ادغام آن‌ها در سیستم‌های بک‌اند نیازمند قالب‌های قابل خواندن توسط ماشین و قابل پیش‌بینی است.

Open Models

یِی توسط 01.AI: نگاهی عمیق به مدل زبانی بزرگ با وزن باز که منظره هوش مصنوعی را دگرگون می‌کند

در بوم‌سازگان پویای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، معرفی مدل‌های با عملکرد بالا و وزن باز، لحظه‌ای محوری برای جامعه توسعه‌دهندگان بوده است. در میان این رقبا، یِی (Yi) به عنوان سری مدل‌های زبانی بزرگ توسعه‌یافته توسط 01.AI، بنیان‌گذاری‌شده توسط دانشمند برجسته هوش مصنوعی...