در چشم‌انداز در حال تحول سریع هوش مصنوعی، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به رویکرد استاندارد برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به داده‌های خاص و واقعی تبدیل شده است. در قلب این سیستم‌ها، پایگاه داده برداری قرار دارد. در حالی که راه‌حل‌های سازمانی مانند Pinecone...
معرفی یک مدل زبانی بزرگ (LLM) در محیط تولید، با استقرار یک میکروسرویس سنتی یکسان نیست. در حالی که یک نقطه پایانی API استاندارد به پایش در دسترس بودن و تأخیر نیاز دارد، مدل‌های LLM رفتارهای تصادفی، هزینه‌های محاسباتی قابل توجه و ریسک‌های کیفی مانند توهم را وارد می‌کنند...
پروتکل زمینه مدل (MCP) به عنوان یک استاندارد برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده ظهور کرده است. با این حال، هنگام کاربرد در اینترنت اشیاء (IoT)، سرورهای MCP سنتی میزبان در ابر اغلب با تأخیر قابل توجه، محدودیت‌های پهنای باند و مشکلات قابلیت اطمینان روبرو می‌شوند. برای کاربردهای بلادرنگ...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) با اتصال مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به دانش خارجی، نحوه تعامل ما با آن‌ها را متحول کرده است. با این حال، کیفیت خروجی به شدت به کیفیت بافت بازیابی‌شده وابسته است. اگرچه جستجوی شباهت برداری برای یافتن ...
در چشم‌انداز در حال تحول سریع اینترنت اشیا (IoT)، چالش دیگر فقط اتصال دستگاه‌ها نیست؛ بلکه مدیریت سیل داده‌های تولیدی آن‌هاست. برای توسعه‌دهندگان و معماران سیستم، ایجاد یک خط لوله دریافت داده قابل اعتماد، مقیاس‌پذیر و قابل نگهداری حیاتی است. Node-RE...
ساخت یک سیستم تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) فقط به اتصال یک مدل زبانی بزرگ به یک پایگاه داده برداری محدود نمی‌شود. گلوگاه اصلی دقت در مرحله بازیابی نهفته است. اگر بازیاب، زمینه‌های نامرتبط را به LLM برساند، پاسخ نهایی صرف‌نظر از هوش مدل، دارای نقص خواهد بود.
با گذار از سیستم‌های هوش مصنوعی یکپارچه به گروه‌های عوامل تخصصی، یک چالش حیاتی پدیدار می‌شود: عواملی با اهداف، پایگاه‌های دانش و توابع بهینه‌سازی متفاوت چگونه به توافق می‌رسند؟ در تیم‌های چندعاملی ناهمگن، جایی که یک عامل تحلیلگر مالی ممکن است با یک عامل مدیریت ریسک...