LangChain LangGraph CrewAI AutoGen Semantic Kernel PydanticAI OpenAI Agents SDK LlamaIndex Haystack Agno Mastra DSPy
33 posts
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول هوش مصنوعی، شکاف بین چت‌بات‌های متنی ایستا و دستیاران صوتی پویا و شبیه انسان در حال کاهش است. با این حال، دستیابی به سیالیت گفتگویی واقعی نیازمند چیزی فراتر از یک مدل زبانی بزرگ (LLM) است؛ این امر چارچوبی قدرتمند را طلب می‌کند که...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از چت‌بات‌های ساده به موتورهای استدلال پیچیده، پارادایم معماری نرم‌افزار در حال تغییر است. ما از برنامه‌های یکپارچه به سمت جریان‌های کاری عامل‌محور حرکت می‌کنیم، جایی که عوامل هوش مصنوعی تخصصی برای حل مسائل پیچیده با هم همکاری می‌کنند. در میان ابزارهای...
استقرار برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) در محیط تولید به ندرت به سادگی پیچاندن یک پرامپت در یک فراخوانی API است. سفر از یک نمونه اولیه تا یک سیستم مقاوم و مقیاس‌پذیر، شامل حل «مشکل هم‌راستایی» است—اطمینان از اینکه مدل به طور مداوم خروجی‌های با کیفیت بالا را در طیف گسترده‌ای از ورودی‌ها تولید می‌کند...
با حرکت هوش مصنوعی از دیتاسنترهای ابری به لبه شبکه، تقاضا برای چارچوب‌های عامل سبک و کارآمد هرگز به این اندازه بالا نبوده است. اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بر روی دستگاه‌هایی مانند رزبری‌پی، جتسون نان یا تراشه‌های موبایل نیازمند تعادل ظریفی بین عملکرد و مصرف منابع است.
منظره توسعه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تحول است. لنگ‌چین سال‌هاست که استاندارد پیش‌فرض برای ساخت گردش‌کارهای هوش مصنوعی است، اما با حرکت صنعت به سمت چرخه‌های توسعه کارآمدتر، چارچوب‌های جدیدی مانند آگنو ظهور کرده‌اند.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، توانایی grounding کردن هوش مصنوعی مولد بر داده‌های اختصاصی و بلادرنگ حیاتی است. در حالی که چارچوب‌هایی مانند LangChain در اوایل محبوب شدند، LlamaIndex به عنوان ابزار قطعی برای قاب‌بندی داده و RAG (بازیابی-افزوده-تولید) ظهور کرده است...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تکمیل‌کنندگان ساده متن به عامل‌های خودمختار، الگوهای معماری برای ساخت آن‌ها نیز باید بالغ شوند. در حالی که چارچوب‌هایی مانند LangChain در ساده‌سازی یکپارچه‌سازی LLMها نقش کلیدی داشته‌اند، آن‌ها عمدتاً برای زنجیره‌های خطی طراحی شده بودند. با این حال، کاربردهای واقعی سازمانی به ندرت از یک خط مستقیم پیروی می‌کنند.