در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، ماهیت «جعبه سیاه» هوش مصنوعی مولد به یک گلوگاه عمده برای تیم‌های مهندسی تبدیل شده است. ابزارهای نظارت سنتی برنامه‌ها در ردیابی تعاملات ظریف بین پرامپت‌های کاربر، پاسخ‌های مدل و پایگاه‌های داده برداری زیرساختی ناتوان‌اند.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به عنوان استاندارد طلایی برای برنامه‌های سازمانی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ظهور کرده است و راه‌حلی برای مشکل مزمن توهم مدل‌ها با تکیه بر منابع داده خارجی تأییدشده ارائه می‌دهد. با این حال، یک سوءتفاهم حیاتی همچنان پابرجاست: ت...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به استاندارد پیش‌فرض برای استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با داده‌های سازمانی تبدیل شده است. با پایه‌گذاری پاسخ‌های هوش مصنوعی در اسناد خاص و به‌روز، سازمان‌ها از قدرت استدلال LLMها بهره می‌برند بدون اینکه نیاز به آموزش مجدد مدل‌ها روی مجموعه‌داده‌های اختصاصی باشد....
با گسترش کاربرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در برنامه‌های عملیاتی، گلوگاه تأخیر استنتاج از آموزش مدل به کارایی استقرار منتقل شده است. در حالی که GPUهای مدرن مانند H100 از طریق‌بیت عظیمی ارائه می‌دهند، پهنای باند حافظه همچنان یک محدودیت حیاتی است. هر توکن تولید شده نیازمند خواندن کل پنجره زمینه است که با افزایش طول مکالمات، باعث افزایش قابل توجه تأخیر می‌شود. این مقاله یک الگوی معماری قوی برای کاهش این مشکل را بررسی می‌کند: Offloading حافظه KV به یک انبار حافظه توزیع‌شده مانند Redis.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری استاندارد برای ساخت برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) آماده تولید تبدیل شده است. با مستندسازی مدل‌های تولیدی در پایگاه‌های دانش خارجی، سازمان‌ها می‌توانند توهم‌ها را کاهش داده و ارجاعات ارائه دهند. با این حال، یک گلوگاه حیاتی باقی مانده است: کیفیت مرحله بازیابی. اگر کوئری اولیه با معنای سمانتیک اسناد ذخیره‌شده مطابقت نداشته باشد، حتی قدرتمندترین LLM نیز نتایج ضعیفی تولید می‌کند.
در حالی که Zapier در اتصال برنامه‌های ساده عالی عمل می‌کند، قدرت واقعی زمانی ظاهر می‌شود که توسعه‌دهندگان از تریگرهای پایه فراتر بروند. کاربران متوسط اغلب با سقفی مواجه می‌شوند که در آن مراحل استاندارد نمی‌توانند موارد حاشیه‌ای، محدودیت نرخ API یا داده‌های ناسالم را مدیریت کنند. این پست به بررسی الگوهای معماری پیشرفته برای ساخت ...
با تحولات در حوزه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM)، توسعه‌دهندگان از پیچ‌وخم‌های ساده API فراتر می‌روند. تقاضا به سمت معماری‌های مقاوم و ترکیب‌پذیری تغییر می‌کند که می‌توانند تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، استدلال پیچیده و جریان‌های کاری عامل‌های چندمرحله‌ای را مدیریت کنند.