چگونه می‌توان بهره‌وری قابل اعتماد را در توسعه شتاب‌گرفته با هوش مصنوعی تضمین کرد؟

بهره‌وری قابل اعتماد (Trustworthy Productivity) نکات کلیدی هر چیزی را که در زمینه (context) یک عامل قرار می‌گیرد، مثل پرامپت‌های سیستمی، اسناد RAG، خروجی ابزارها و حافظه، به‌عنوان ورودی غیرقابل‌اعتماد در نظر بگیرید. برای جلوگیری از حملات مسموم‌سازی، منشأ (provenance)، محدوده (scoping) و تاریخ انقضا (expiry) را اعمال کنید. برنامه‌ریزی را از نظارت جدا کنید؛ […]

ادامه مطلب ...
جستجوی نسل بعدی (nextgen search) چیست؟

جایی که هوش مصنوعی با OpenSearch از طریق MCP عمل می‌کند نکات کلیدی با رسیدن جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی به محدودیت‌های خود، صنعت به سمت جستجوی معنایی، چندوجهی، مکالمه‌ای و عامل‌محور مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حرکت است؛ جستجویی که نیت و زمینه کاربر را درک می‌کند و به کاربران امکان می‌دهد بدون […]

ادامه مطلب ...
how model context protocol mcp i

پروتکل Model Context Protocol (MCP) به سرعت به یکی از داغ‌ترین و احتمالاً اشتباه‌فهمیده‌ترین موضوعات در محافل فناوری تبدیل شده است. همان‌طور که بحث‌ها دربارهٔ سیستم‌های LLM و دسترسی هوش مصنوعی عاملی با آرزوهای مصرف خودکار و ادغام چند‌مدلی برخورد می‌کنند، MCP در حال شکل‌دهی مجدد نحوهٔ تفکر ما دربارهٔ مصرف و طراحی API و […]

ادامه مطلب ...
what is mcp in ai model context

نسخه‌بندی API «اتفاق افتاد، اسکات. یک سرور MCP که در یکی از جریان‌های کاری‌ام استفاده می‌کنم، یک تغییر شکست‌خور API منتشر کرد و کل جریان کاری‌ام از کار افتاد.» اسکات فاینبرگ با این یک جمله، مشکلی اساسی را روشن می‌کند که هیجان پیرامون پروتکل زمینه مدل (MCP) اساساً نادیده گرفته است: نسخه‌بندی API. APIها دائماً […]

ادامه مطلب ...
سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها