ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر - مدارس میان‌رشته‌ای

💻#اکتشاف_دنیای_دیجیتال

🎇 نکات برجسته 2024: مقالات هوش مصنوعی و علوم داده که سروصدا به پا کردند. قسمت دوم

🌀 عوامل RAG و AI
هنگامی که هیجان اولیه پیرامون LLM ها کمی فروکش کرد، متخصصان داده و ML متوجه شدند که این مدل‌های قدرتمند آنقدرها هم مفید نیستند. نسل افزوده شده با بازیابی و هوش مصنوعی عاملی در سال گذشته به عنوان دو رویکرد پیشرو که شکاف بین پتانسیل مدل‌ها و ارزش دنیای واقعی را پر می‌کنند، به شهرت رسیدند.

☑️ معرفی عوامل LLM با LangChain:وقتی RAG کافی نیست.
در ماه مارس اولکساندر هونچار راهنمای قطعی مبتدیان برای کار با نمایندگان را منتشر کرد.

☑️ استفاده از LangChain ReAct Agents برای پاسخگویی به سوالات Multi-Hop در سیستم های RAG.
آموزش دکتر وارشیتا شر که به ما نشان می‌دهد چگونه عامل‌ها و RAG می‌توانند مکمل یکدیگر باشند، به نیاز متداول پاسخ دادن به سؤالات پیچیده در اسناد داخلی می‌پردازد.

☑️ 17 تکنیک RAG (پیشرفته) برای تبدیل نمونه اولیه برنامه LLM شما به یک راه حل آماده برای تولید.
ساخت یک راهنمای RAG یک چیز است. بهینه سازی آن به گونه‌ای که بتواند واقعاً در یک زمینه تجاری کار کند، چیز دیگری است. دومینیک پولزر یک راهنمای جامع برای روش‌هایی که می‌توانید برای دستیابی به آن هدف عالی استفاده کنید، گردآوری کرده است.

☑️ 12 نقطه بحران RAG و راه حل‌های پیشنهادی.

ونکی گلنتز در یک روش عیب‌یابی مشابه، ده‌ها روش کارآمد را برای مقابله با برخی از رایج‌ترین چالش‌هایی که پزشکان هنگام اجرای RAG با آن مواجه می‌شوند، تشریح می‌کند.

☑️ انتخاب بین چارچوب‌های عامل LLM.
انتخاب‌های آگاهانه در اکوسیستمی که بازیکنان اصلی و نوظهور هر روز ابزارهای جدیدی را منتشر می‌کنند، می‌تواند دشوار باشد. Aparna Dhinakaran اینجاست تا به بینش دقیق در مورد مبادلات کمک کند تا در ذهن داشته باشید.

ادامه دارد...

📎پینوشت:

🔸Retrieval-augmented generation (RAG)
تکنیکی برای افزایش دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی مولد با حقایق واکشی شده از منابع خارجی.

🔹artificial intelligence (AI) agent
عامل هوش مصنوعی (AI) یک برنامه نرم‌افزاری است که می‌تواند با محیط خود تعامل داشته باشد، داده‌ها را جمع آوری کند و از داده‌ها برای انجام وظایف خود تعیین شده برای رسیدن به اهداف از پیش تعیین شده استفاده کند. انسان‌ها اهدافی را تعیین می‌کنند، اما یک عامل هوش مصنوعی به طور مستقل بهترین اقداماتی را که برای رسیدن به آن اهداف نیاز دارد، انتخاب می‌کند.

📚منبع

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math

Medium

Intro to LLM Agents with Langchain: When RAG is Not Enough

First-order principles of brain structure for AI assistants

www.tgoop.com/IDS_Math/293

482 viewsJan 7 at 16:32

💻#اکتشاف_دنیای_دیجیتال

🎇 نکات برجسته 2024: مقالات هوش مصنوعی و علوم داده که سروصدا به پا کردند. قسمت دوم

🌀 عوامل RAG و AI
هنگامی که هیجان اولیه پیرامون LLM ها کمی فروکش کرد، متخصصان داده و ML متوجه شدند که این مدل‌های قدرتمند آنقدرها هم مفید نیستند. نسل افزوده شده با بازیابی و هوش مصنوعی عاملی در سال گذشته به عنوان دو رویکرد پیشرو که شکاف بین پتانسیل مدل‌ها و ارزش دنیای واقعی را پر می‌کنند، به شهرت رسیدند.

☑️ معرفی عوامل LLM با LangChain:وقتی RAG کافی نیست.
در ماه مارس اولکساندر هونچار راهنمای قطعی مبتدیان برای کار با نمایندگان را منتشر کرد.

☑️ استفاده از LangChain ReAct Agents برای پاسخگویی به سوالات Multi-Hop در سیستم های RAG.
آموزش دکتر وارشیتا شر که به ما نشان می‌دهد چگونه عامل‌ها و RAG می‌توانند مکمل یکدیگر باشند، به نیاز متداول پاسخ دادن به سؤالات پیچیده در اسناد داخلی می‌پردازد.

☑️ 17 تکنیک RAG (پیشرفته) برای تبدیل نمونه اولیه برنامه LLM شما به یک راه حل آماده برای تولید.
ساخت یک راهنمای RAG یک چیز است. بهینه سازی آن به گونه‌ای که بتواند واقعاً در یک زمینه تجاری کار کند، چیز دیگری است. دومینیک پولزر یک راهنمای جامع برای روش‌هایی که می‌توانید برای دستیابی به آن هدف عالی استفاده کنید، گردآوری کرده است.

☑️ 12 نقطه بحران RAG و راه حل‌های پیشنهادی.

ونکی گلنتز در یک روش عیب‌یابی مشابه، ده‌ها روش کارآمد را برای مقابله با برخی از رایج‌ترین چالش‌هایی که پزشکان هنگام اجرای RAG با آن مواجه می‌شوند، تشریح می‌کند.

☑️ انتخاب بین چارچوب‌های عامل LLM.
انتخاب‌های آگاهانه در اکوسیستمی که بازیکنان اصلی و نوظهور هر روز ابزارهای جدیدی را منتشر می‌کنند، می‌تواند دشوار باشد. Aparna Dhinakaran اینجاست تا به بینش دقیق در مورد مبادلات کمک کند تا در ذهن داشته باشید.

ادامه دارد...

📎پینوشت:

🔸Retrieval-augmented generation (RAG)
تکنیکی برای افزایش دقت و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی مولد با حقایق واکشی شده از منابع خارجی.

🔹artificial intelligence (AI) agent
عامل هوش مصنوعی (AI) یک برنامه نرم‌افزاری است که می‌تواند با محیط خود تعامل داشته باشد، داده‌ها را جمع آوری کند و از داده‌ها برای انجام وظایف خود تعیین شده برای رسیدن به اهداف از پیش تعیین شده استفاده کند. انسان‌ها اهدافی را تعیین می‌کنند، اما یک عامل هوش مصنوعی به طور مستقل بهترین اقداماتی را که برای رسیدن به آن اهداف نیاز دارد، انتخاب می‌کند.

📚منبع

#️⃣#IDSchools
#️⃣#IDS
#️⃣#IDS_Math

🩵@IDSchools
🩵@IDS_Math

BY ریاضی، آمار و علوم کامپیوتر - مدارس میان‌رشته‌ای