Category

AI

Introduction to Artificial Intelligence in Software,Prompt Engineering for Advanced Users,Integrating AI APIs into Web Applications,Automating Business Workflows with Machine Learning,Generating Code and Debugging with AI Assistants, Creating Visual Content Using Generative Models, Analyzing Large Data Sets with AI Tools, Building Conversational Chatbots from Scratch, Fine-Tuning Open Source Language Models, Deploying Local AI Models for Privacy, Ensuring Ethical Standards in AI Development, Optimizing Marketing Copy with Natural Language Processing, Enhancing Customer Support with AI Solutions, Understanding Machine Learning Frameworks, Securing AI Infrastructure Against Threats, Implementing Recommendation Systems, Automating Testing Procedures with AI, Translating Content in Real Time with AI, Editing Video and Audio Using AI Tools, Designing User Interfaces with AI Assistance

58 posts

ساخت برنامه‌های سفارشی مدل‌های زبانی بزرگ: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان

منظره هوش مصنوعی با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به شدت تغییر کرده است. برای توسعه‌دهندگان، سوال دیگر استفاده از هوش مصنوعی نیست، بلکه نحوه ادغام این مدل‌های قدرتمند در برنامه‌های سفارشی به صورت مؤثر، امن و مقرون‌به‌صرفه است. این راهنما...

ساخت سیستم‌های RAG آماده تولید: فراتر از آموزش‌های مقدماتی

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به استاندارد پیش‌فرض برای پایگاه‌دهی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در داده‌های اختصاصی تبدیل شده است. در حالی که آموزش‌های مقدماتی اغلب RAG را به عنوان یک خط لوله ساده نشان می‌دهند، پیاده‌سازی آن در محیط تولید نیازمند مدیریت مبادلات پیچیده بین...

معماری پایپ‌لاین‌های ورودی چندوجهی

در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی سازمانی، توانایی پردازش انواع مختلف اسناد دیگر یک لوکس نیست؛ بلکه یک الزام است. سازمان‌های مدرن اطلاعات حیاتی را نه تنها در متن ساده، بلکه در PDFهای پیچیده، فاکتورهای اسکن‌شده، نقشه‌های معماری و ارائه‌های چندرسانه‌ای ذخیره می‌کنند...

LangChain در برابر LlamaIndex: راهنمای نهایی برای ساخت سیستم‌های RAG سازمانی

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به سرعت به معماری استاندارد برای یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با داده‌های اختصاصی سازمان تبدیل شده است. با تکیه بر پاسخ‌های مدل بر منابع تأییدشده، سازمان‌ها توهم‌ها را کاهش داده و ارزش اسناد خصوصی خود را آشکار می‌کنند. H...

بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ برای دستگاه‌های لبه‌ای فقط با CPU: راهنمای کم‌دقت‌سازی و تقطیر دانش

استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در دستگاه‌های لبه‌ای چالش‌های مهندسی منحصر‌به‌فردی ایجاد می‌کند. در حالی که GPUها قدرت پردازش موازی عظیمی ارائه می‌دهند، اما اغلب مصرف انرژی بالایی دارند، گران‌قیمت هستند یا در دروازه‌های IoT، تلفن‌های همراه و سیستم‌های تعبیه‌شده به‌طور فیزیکی موجود نیستند. برای توسعه‌دهندگانی که هدفشان اجرای عامل‌های هوشمند بر روی معماری‌های فقط CPU است...

معماری یکپارچه‌سازی پایگاه‌های داده برداری مقاوم

یکپارچه‌سازی پایگاه‌های داده برداری در برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدی بسیار پیچیده‌تر از عملیات CRUD استاندارد است. در حالی که آموزش‌های مقدماتی اغلب واقعیت‌های سخت استقرار را نادیده می‌گیرند، سیستم‌های تولیدی با داده‌های پویا، طرح‌های در حال تحول و الزامات سازگاری سخت‌گیرانه روبرو هستند.

ساختاربندی پرامپت‌ها برای گردش‌کارهای هوش مصنوعی سازمانی

در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی سازمانی، گذار از نمونه‌های اولیه آزمایشی به یکپارچه‌سازی‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در سطح تولید، یک چالش مهندسی قابل‌توجه ایجاد می‌کند. در حالی که پذیرندگان اولیه بر الگوهای ساده پرسش و پاسخ تمرکز داشتند، کاربردهای کسب‌وکار مدرن نیازمند استدلال‌های چندمرحله‌ای پیچیده، اعتبارسنجی دقیق داده‌ها و خروجی‌های قطعی هستند.