با گذر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از نمونه‌های آزمایشی به اجزای حیاتی در نرم‌افزارهای سازمانی، ماهیت «جعبه سیاه» این سیستم‌ها به یک ریسک جدی تبدیل شده است. توسعه‌دهندگان اغلب در پاسخ به سوالات کلیدی مانند دلیل توهم مدل یا نسخه بهینه پرامپت مشکل دارند.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به سرعت از تولیدکنندگان متن ساده به عامل‌های خودمختاری تبدیل شده‌اند که قادر به تعامل با سیستم‌های خارجی هستند. با این حال، شکاف بین مدلی که می‌تواند «چت» کند و عاملی که می‌تواند به طور قابل اعتماد گردش کارهای پیچیده را اجرا کند، بسیار زیاد است.
با حرکت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نمونه‌های آزمایشی به زیرساخت‌های تولید، مباحث اقتصادی استنتاج به نگرانی اصلی تیم‌های مهندسی تبدیل شده است. در حالی که دقت مدل و تأخیر حیاتی هستند، مصرف توکن مستقیماً هزینه‌های عملیاتی (OpEx) شما را تعیین می‌کند.
زمینه هوش مصنوعی به سرعت از رابط‌های چت ایزوله به سمت سیستم‌های یکپارچه و آگاه از زمینه در حال تغییر است. در قلب این تحول، پروتکل زمینه مدل (MCP) قرار دارد که استانداردی باز برای استانداردسازی نحوه ارائه زمینه توسط برنامه‌ها به مدل‌های زبانی بزرگ است...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری استاندارد برای مستندسازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در داده‌های اختصاصی تبدیل شده است. با این حال، یک گلوگاه رایج در پایپ‌لاین‌های RAG، مرحله بازیابی اولیه است. موتورهای جستجوی برداری استاندارد که به الگوریتم‌های همسایه نزدیک تقریبی (ANN) تکیه دارند، سریع اما تقریب‌های کارآمد از نظر محاسباتی هستند.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، مانع ورود به دنیای ساخت برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) به‌طور قابل‌توجهی کاهش یافته است. با این حال، برای توسعه‌دهندگانی که به کنترل دقیق بر گردش کارها، مدیریت زمینه و خطوط استقرار برنامه‌ها نیاز دارند، چارچوب‌های عمومی اغلب انتزاعی به نظر می‌رسند.
زمینه توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است. ما از مهندسی ساده پرامپت به سمت گردش‌کارهای عاملی پیچیده و دارای حالت حرکت می‌کنیم. در حالی که چارچوب‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex این حوزه را در اختیار داشته‌اند، مدعی جدیدی ظهور کرده که مستقیماً با توسعه‌دهندگان مدرن TypeScript صحبت می‌کند...