Category

Agent Frameworks

LangChain LangGraph CrewAI AutoGen Semantic Kernel PydanticAI OpenAI Agents SDK LlamaIndex Haystack Agno Mastra DSPy

33 posts

Mastra برای هوش مصنوعی بدون سرور: استقرار عامل‌های باحالت روی توابع لبه با Vercel

ساخت عامل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر یک تعادل ظریف است. شما به هماهنگ‌سازی محکم یک چارچوب، تأخیر کم محاسبات لبه و کارآمدی هزینه معماری‌های بدون سرور نیاز دارید. اینجاست که ترکیب Mastra و توابع لبه Vercel درخشان می‌شود. Mastra یک مجموعه ابزار جامع برای ساخت...

هماهنگ‌سازی هوش: بررسی عمیق Microsoft Semantic Kernel

در چشم‌انداز پویا و در حال تحول هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان به‌طور فزاینده‌ای به دنبال چارچوب‌های قوی برای یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در برنامه‌های آماده برای تولید هستند. Semantic Kernel، یک SDK متن‌باز از مایکروسافت، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا به‌راحتی هوش مصنوعی را در کدهای .NET، Python و Java خود یکپارچه کنند.

پیاده‌سازی استراتژی‌های جستجوی ترکیبی و مرتب‌سازی مجدد در Haystack برای RAG با دقت بالا

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.

ساخت عامل‌های هوشمند LLM با LangChain: راهنمای توسعه‌دهنده برای ارکستراسیون و ابزارها

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توسعه نرم‌افزار را متحول کرده‌اند، اما قدرت تولید خام به ندرت برای برنامه‌های سطح تولید کافی است. برای تبدیل یک LLM از یک چت‌بات به یک دستیار کاربردی که قادر به استدلال، برنامه‌ریزی و اجرای وظایف باشد، به یک لایه ارکستراسیون قوی نیاز دارید...

مهندسی هوش مصنوعی اعلانی: راهنمای مبتدیان برای پارادایم بهینه‌سازی برنامه‌نویسی DSPy

سال‌ها ساخت برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند ناوبری در چشم‌اندازی مه‌آلود بوده است. توسعه‌دهندگان ساعت‌ها وقت صرف تنظیم دستی پرامپت‌ها، تغییر تنظیمات دما و آزمایش نمونه‌های چندتایی می‌کردند...

فراتر از چت‌بات: ساخت هوش در سطح تولید با OpenAI Agents SDK

سال‌هاست که بحث پیرامون مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) توسط رابط‌های چت غالب است. اگرچه برای پرسش و پاسخ‌های ساده مؤثر هستند، اما چت‌بات‌ها اغلب در انجام وظایف پیچیده و چندمرحله‌ای که نیاز به استدلال، استفاده از ابزار و مدیریت وضعیت پایدار دارند، با مشکل مواجه می‌شوند. اینجاست که پارادایم از «چت‌بات» به «عامل» تغییر می‌کند...

آگنو: موتور با عملکرد بالا برای عامل‌های هوش مصنوعی نسل بعد

در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول توسعه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM)، انتخاب چارچوب مناسب حیاتی است. در حالی که کتابخانه‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex روزهای اولیه هوش مصنوعی را در اختیار داشتند، آن‌ها اغلب انتزاع را بر عملکرد ترجیح می‌دهند که منجر به کدهای حجیم و اجرای کندتر می‌شود. آگنو وارد می‌شود...