LangChain LangGraph CrewAI AutoGen Semantic Kernel PydanticAI OpenAI Agents SDK LlamaIndex Haystack Agno Mastra DSPy
33 posts
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری استاندارد برای پایه‌گذاری مدل‌های زبانی بزرگ در داده‌های اختصاصی تبدیل شده است. با این حال، انتقال از نمونه اولیه به سیستم آماده تولید، پیچیدگی‌های قابل توجهی ایجاد می‌کند. مسائلی مانند تأخیر کند، دقت بازیابی پایین و هزینه‌های بالای امبدینگ...
زمینه توسعه هوش مصنوعی به سرعت در حال تغییر است. ما از چت‌بات‌های ساده و APIهای مبتنی بر پرامپت فراتر می‌رویم و به سمت جریان‌های کاری عامل‌محور پیچیده و خودمختار حرکت می‌کنیم. اگرچه فریم‌ورک‌های زیادی برای ساخت این سیستم‌ها وجود دارد، اما تعداد کمی از آن‌ها یکپارچگی ساختاری و تجربه توسعه‌دهنده مورد نیاز برای...
هوش مصنوعی به سرعت از رابط‌های چت ساده به سیستم‌های پیچیده و خودمختاری تبدیل شده است که قادر به اجرای گردش کارهای چندمرحله‌ای هستند. برای توسعه‌دهندگان، چالش دیگر تنها تولید متن نیست، بلکه هماهنگی عامل‌هایی است که می‌توانند استدلال کنند، از ابزارها استفاده کنند و همکاری کنند. با SDK عامل‌های OpenAI وارد می‌شویم...
ساخت سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی امروزه اغلب مستلزم فراتر رفتن از فراخوانی‌های تک‌مدلی به سمت معماری‌های چندعاملی است. در حالی که چارچوب‌هایی مانند LangChain و AutoGen در تعریف منطق عامل‌ها عالی عمل می‌کنند، آن‌ها اغلب از تضمین‌های مستحکمی برای گردش‌کارهای طولانی‌مدت، تحمل خطا و پایداری وضعیت برخوردار نیستند. این ...
اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی مدرن اغلب در زمینه قابلیت اطمینان با مشکل مواجه هستند. در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در خلاقیت و استدلال عالی عمل می‌کنند، ذاتاً احتمالی و بدون حالت هستند. وقتی چندین فراخوانی LLM، درخواست‌های API خارجی و تأییدیه‌های انسانی را به هم زنجیر می‌کنید، پیچیدگی به شدت افزایش می‌یابد. یک وقفه شبکه یا خطای گذرای API می‌تواند سیستم شما را در یک وضعیت ناسازگار قرار دهد و عامل‌های «زombie» ایجاد کند که هزینه محاسبات را پرداخته اما ارزشی تولید نکرده‌اند.
تکامل سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پارادایم توسعه نرم‌افزار را از منطق قطعی به استدلال احتمالی تغییر داده است. در حالی که LLMها در تولید محتوا، درک زمینه و حل خلاقانه مسائل فوق‌العاده هستند، ذاتاً غیرقطعی می‌باشند. این ماهیت احتمالی چالش‌های قابل توجهی را هنگام یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در فرآیندهای کسب‌وکار حیاتی، مانند تراکنش‌های مالی، تشخیص پزشکی یا لجستیک زنجیره تأمین پیچیده ایجاد می‌کند.
موج فعلی مهندسی هوش مصنوعی توسط «مسیریابی مبتنی بر LLM» غالب است. اگرچه این رویکرد وسوسه‌انگیز است، اما به شدت شکننده محسوب می‌شود. تکیه بر LLM برای تعیین گام بعدی در یک گردش‌کار پیچیده، عدم قطعیت، تأخیر و هزینه‌های غیرقابل پیش‌بینی را به همراه دارد. برای سیستم‌های درجه تولید، به ویژه در ...