🧠 پشته‌ی توسعه‌دهندگان RAG (بازیابی + تولید) به زبان ساده!
♻️این تصویر، نمای کاملی از ابزارها و لایه‌های مورد استفاده برای ساخت سیستم‌های RAG رو نشون می‌ده — از استخراج داده گرفته تا مدل زبانی و ارزیابی نهایی.
📌 خلاصه مهم‌ترین اجزا:
🔹 مدل‌های زبانی (LLMs):
متن‌باز: LLaMA 3.3، Mistral، Phi-4، Qwen 2.5، Gemma 3، DeepSeek
بسته: GPT (OpenAI)، Claude (Anthropic)، Gemini (Google)، Cohere، Amazon
🔹 فریم‌ورک‌ها برای پیاده‌سازی RAG:
LangChain، LlamaIndex، Haystack، Txtai
🔹 دیتابیس برداری (Vector DBs):
Chroma، Pinecone، Weaviate، Qdrant، Milvus
🔹 استخراج داده:
از وب: Crawl4AI، ScrapeGraphAI، FireCrawl
از اسناد: MegaParser، Docling، LlamaParse، ExtractThinker
🔹 مدل‌های برداری متن (Text Embedding):
SBERT، Nomic، Ollama، OpenAI، Cohere
🔹 ارزیابی عملکرد:
Giskard، Ragas، Trulens، Voyage AI
🔧 همه این ابزارها با هدف ساخت یک سیستم هوشمند RAG ترکیب می‌شن که بتونه اطلاعات رو از منابع مختلف بگیره، بفهمه، و خروجی دقیق تولید کنه.
📣 اگر می‌خوای مدل‌های Retrieval-Augmented Generation حرفه‌ای بسازی، این پشته‌ی ابزارها دقیقاً چیزیه که باید بلد باشی!
📍 آموزش‌ها و ابزارهای بیشتر در:
@rss_ai_ir
#RAG #هوش_مصنوعی #LLM #LangChain #پردازش_زبان #بردار_متن #استخراج_داده #پشته_توسعه #AItools #openai #gemini #cohere #ragstack
♻️این تصویر، نمای کاملی از ابزارها و لایه‌های مورد استفاده برای ساخت سیستم‌های RAG رو نشون می‌ده — از استخراج داده گرفته تا مدل زبانی و ارزیابی نهایی.
📌 خلاصه مهم‌ترین اجزا:
🔹 مدل‌های زبانی (LLMs):
متن‌باز: LLaMA 3.3، Mistral، Phi-4، Qwen 2.5، Gemma 3، DeepSeek
بسته: GPT (OpenAI)، Claude (Anthropic)، Gemini (Google)، Cohere، Amazon
🔹 فریم‌ورک‌ها برای پیاده‌سازی RAG:
LangChain، LlamaIndex، Haystack، Txtai
🔹 دیتابیس برداری (Vector DBs):
Chroma، Pinecone، Weaviate، Qdrant، Milvus
🔹 استخراج داده:
از وب: Crawl4AI، ScrapeGraphAI، FireCrawl
از اسناد: MegaParser، Docling، LlamaParse، ExtractThinker
🔹 مدل‌های برداری متن (Text Embedding):
SBERT، Nomic، Ollama، OpenAI، Cohere
🔹 ارزیابی عملکرد:
Giskard، Ragas، Trulens، Voyage AI
🔧 همه این ابزارها با هدف ساخت یک سیستم هوشمند RAG ترکیب می‌شن که بتونه اطلاعات رو از منابع مختلف بگیره، بفهمه، و خروجی دقیق تولید کنه.
📣 اگر می‌خوای مدل‌های Retrieval-Augmented Generation حرفه‌ای بسازی، این پشته‌ی ابزارها دقیقاً چیزیه که باید بلد باشی!
📍 آموزش‌ها و ابزارهای بیشتر در:
@rss_ai_ir
#RAG #هوش_مصنوعی #LLM #LangChain #پردازش_زبان #بردار_متن #استخراج_داده #پشته_توسعه #AItools #openai #gemini #cohere #ragstack
👏2❤1🔥1
⚡️شتاب دهند Agent Lightning؛ شتاب‌دهنده‌ی جدید مایکروسافت برای آموزش ایجنت‌های LLM
دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.
🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی
🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems
📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)
#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀
دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.
🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی
🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems
📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)
#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀
❤16🔥16👏16👍15🥰13😁13🎉13🙏1