چانکینگ پویا: انقلاب در بهبود کارایی سیستمهای RAG
اکثر تیمها اندازه چانکها را ثابت در نظر میگیرند و از تنظیمات استانداردی مانند ۵۱۲ توکن با ۵۰ توکن همپوشانی استفاده میکنند. با رشد دادهها و پیچیدهتر شدن پرسوجوها، این انتخاب …
آخرین اخبار بازیابی اطلاعات
AI21 Labs با ادغام عاملهای ضعیف به رتبه اول DRB II رسید!
AI21 Labs با امتیاز 64.38 در بنچمارک DRB II به رتبه اول رسید و 3.2 امتیاز بالاتر از رکورد قبلی قرار گرفت. این موفقیت با ادغام خروجیهای عاملهای ضعیفتر (رتبههای 7 تا 13) حاصل شد.…
گراف دانش: کلید بهبود بازیابی اطلاعات در هوش مصنوعی
مقاله Redis به بررسی استفاده از گراف دانش در معماری RAG برای عاملهای هوش مصنوعی میپردازد. این روش با ساختاری کردن دادهها و ایجاد ارتباطات معنایی، امکان بازیابی دقیقتر اطلاعات ر…
چرا AI اشتباه میکند؟ | پدیده بار معنایی در عاملهای هوش مصنوعی
عاملهای هوش مصنوعی گاهی اوقات اطلاعات نادرستی ارائه میدهند، حتی زمانی که دادههای صحیح در دسترس هستند. مشکل «بار معنایی» زمانی رخ میدهد که چندین نسخه از یک سند، از جمله نسخههای…
مدلهای جدید Qwen3 در SageMaker JumpStart عرضه شدند
AWS اعلام کرد که مدلهای Qwen3-VL-Embedding-2B و Qwen3-Reranker-4B اکنون در Amazon SageMaker JumpStart در دسترس هستند. این مدلها برای بازیابی اطلاعات و درک چندوجهی طراحی شدهاند و…
چرا سازمانها به عاملهای هوش مصنوعی خود اعتماد ندارند؟ بررسی شکاف بافت در AI سازمانی
بررسی VentureBeat از ۱۰۱ سازمان نشان میدهد که زیرساختهای تغذیه بافت تجاری به عاملهای هوش مصنوعی سریعتر از توانایی اعتماد به آنها ساخته میشوند. ۵۷٪ سازمانها گزارش دادهاند که …