لوگوی پیام رسان بلهدانلود «بله»
عکس پروفایل وب سرویس‌های ویراو
۳۷ عضو

وب سرویس‌های ویرا

مشاهده در اپلیکیشن بلهمشاهده در وب بله
۱۰ مرداد
thumbnail
undefined اگر قرار باشد یک مدل زبانی را با نیازهای اختصاصی کسب‌وکارتان هماهنگ کنید، احتمالاً خیلی زود با این سؤال روبه‌رو می‌شوید:
روش RAG یا Fine-Tuning؟
undefinedهر دو روش برای شخصی‌سازی مدل‌های زبانی استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های اساسی در نحوه عملکرد، هزینه، زیرساخت و کاربرد دارند. هرگونه انتخاب اشتباه بین این دو می‌تواند هزینه توسعه را بالا ببرد و کیفیت خروجی را به‌شدت تحت تأثیر قرار دهد.
undefined در این مقاله، RAG و Fine-Tuning را به زبان ساده و با نگاهی تخصصی مقایسه کرده‌ایم، مزایا و چالش‌های هر کدام را بررسی کرده‌ایم و توضیح داده‌ایم که چگونه با ترکیب این دو، یک دستیار هوشمند دقیق‌تر، به‌روزتر و متناسب با نیاز سازمان خود بسازید.

undefined https://api.ivira.ai/blog/rag-vs-fine-tuning/
undefined @virabusiness
undefined۲
undefined۱
undefined۱

۳۶

۹:۴۱

۱۴ مرداد
thumbnail
undefined اگر هر روز با انبوه تماس‌های ورودی، ایمیل‌های بی‌پاسخ، هماهنگی جلسات و ده‌ها کار تکراری اداری سروکار دارید، تنها نیستید. این چالش فقط مختص سازمان‌های بزرگ نیست؛ بلکه بسیاری از استارتاپ‌ها و کسب‌وکارهای کوچک هم به دلیل محدودیت منابع، امکان استخدام منشی یا نیروی پشتیبانی را ندارند.
undefined خوشبختانه هوش مصنوعی توانسته این معادله را تغییر دهد. امروز می‌توان با کمک منشی‌های هوشمند مبتنی بر AI ، بخش بزرگی از وظایف روزمره مانند پاسخگویی به مشتریان، مدیریت تماس‌ها، زمان‌بندی جلسات و حتی پیگیری امور اداری را به‌صورت خودکار انجام داد؛ آن هم با دقت بالا و در تمام ساعات شبانه‌روز.
undefined در این مقاله با منشی هوشمند، کاربردها و انواع آن آشنا می‌شویم و قدم‌به‌قدم بررسی می‌کنیم که چگونه می‌توانید یک دستیار هوشمند متناسب با نیاز کسب‌وکارتان بسازید و از آن برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها استفاده کنید.

undefined https://api.ivira.ai/blog/artificial-intelligence-secretary/
undefined @virabusiness
undefined۲
undefined۱

۳۷

۸:۵۸

۱۹ مرداد
thumbnail
نقشه راه پیاده‌سازی هوش مصنوعی در کسب‌وکار
undefined این روزها بسیاری از شرکت‌ها به سرعت سراغ هوش مصنوعی می‌روند، اما اغلب نقشه راه مشخصی ندارند. نتیجه این عجله چیزی جز هزینه‎ های اضافه نیست. اگر شما هم به فکر پیاده‌سازی AI در کسب‌وکارتان هستید، قبل از هر اقدامی، این یادداشت را مطالعه کنید تا با 7 قدم اصلی که بین موفقیت و شکست پروژه‌های هوش مصنوعی تفاوت ایجاد می‎کند، آشنا شوید.
undefined https://api.ivira.ai/blog/ai-implementation-roadmap-business/
undefined @virabusiness
undefined۲
undefined۱

۲۷

۱۰:۴۴

۲۰ مرداد
thumbnail
وقتی کلمات کافی نیستند؛ Qdrant چگونه مفهوم داده‌ها را درک می‌کند؟
undefined تا حالا فکر کرده‌اید چطور یک چت‌بات هوش مصنوعی می‌تواند بین هزاران سند، دقیقا همان اطلاعاتی را پیدا کند که کاربر نیاز دارد؟ پشت این قابلیت، فقط یک مدل زبانی نیست، بلکه زیرساخت‌هایی مثل Qdrant قرار دارند که به هوش مصنوعی کمک می‌کنند مفهوم داده‌ها را بفهمد، نه اینکه فقط کلمات را جست‌وجو کند.
undefined در این مقاله بررسی کرده‌ایم این سیستم مدیریت داده‌برداری چیست، چطور کار می‌کند و چگونه می‌توان از آن برای ساخت سیستم‌های RAG استفاده کرد.

undefined https://api.ivira.ai/blog/qdrant-rag/
undefined @virabusiness
undefined۱
undefined۱
🥳۱

۳۰

۹:۰۱

۲۴ مرداد
thumbnail
یادگیری فدرال، مرزی تازه میان هوشمندی و حریم خصوصی
undefined هر بار که یک اپلیکیشن جدید نصب می‌کنید و پیام دسترسی به مخاطبین، مکان و عکس‌ها را می‌بینید، یک لحظه مکث می‌کنید. بعد لابد با خودتان می‌گویید: "خب چاره‌ای نیست، همه همین‌طورند."
undefined اما راه دیگری نیز وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند بدون اینکه اطلاعات را از گوشی خارج کند، یاد بگیرد. این دقیقا همان چیزی است که به آن یادگیری فدرال Federated Learning می‌گوییم.
undefined در این یادداشت همراه ما باشید تا با این روش و کاربرد آن در حفظ حریم خصوصی آشنا شویم:
undefined https://api.ivira.ai/blog/federated-learning/
undefined @virabusiness
undefined۲
undefined۱

۲۴

۸:۳۰

۲۵ مرداد
thumbnail
چطور یک مدل زبانی ساده را به یک اپلیکیشن هوشمند و کاربردی تبدیل کنیم؟
undefinedوقتی درباره مدل‌هایی مثل GPT، Gemini یا Llama صحبت می‌کنیم، معمولاً تصور می‌کنیم که این مدل‌ها به‌تنهایی می‌توانند انجام وظایف مختلف را برعهده بگیرند؛ اما در حقیقت، توانایی LLMها برای انجام بسیاری از کارها محدود است و به حجم زیادی از اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی ندارند. برای آنکه یک مدل زبانی بتواند توانایی واقعی خود را به نمایش بگذارد، باید بتواند به داده‌های اختصاصی دسترسی پیدا کند، اطلاعات را از منابع مختلف بازیابی کند، با APIها و ابزارهای بیرونی ارتباط بگیرد و حتی اجرای یک فرایند چندمرحله‌ای را مدیریت کند.
undefinedبرای این کار باید به سراغ «LangChain» برویم؛ فریم‌ورکی که می‌تواند میان مدل‌های زبانی و اجزای مختلف یک اپلیکیشن ارتباط برقرار کند و فرایند ساخت اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM را ساده‌تر کند.
undefined در این مقاله، قدم‌به‌قدم بررسی کرده‌ایم که فریم‌ورک LangChain دقیقاً چیست، چگونه کار می‌کند و چه کاربردهایی برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارها دارد. اگر به توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی علاقه‌مند هستید با مطالعه نسخه کامل این مطلب در بلاگ ویرا همراه ما باشید.

undefined https://api.ivira.ai/blog/langchain-guide/
undefined @virabusiness
undefined۱
undefined۱
undefined۱

۲۵

۱۰:۰۰

۲۸ مرداد
thumbnail
undefined اگر همین الان مدل یکی از مدل‌های زبانی پرکاربرد مانند ChatGPT یا Gemini را باز کنید و از آن درباره آب‌وهوای فردای شهر خود سؤال بپرسید، قطعاً جواب دقیقی دریافت می‌کنید. اما در اینجا یک پرسش کلیدی مطرح می‌شود:
undefined«اگر مدل زبانی بر اساس داده‌های آماده آموزش دیده است، پس چگونه می‌تواند به اطلاعات به‌روز دسترسی داشته باشد؟»
undefined برای پاسخ به این سؤال باید به سراغ یکی از قابلیت‌های جذاب مدل‌های زبانی یعنی «Tool Calling» برویم که به نوعی نقش پل میان مدل‌های زبانی و ابزارهای مختلف را بازی می‌کند.
undefined در این مطلب به زبان ساده توضیح داده‌ایم که Tool Calling چیست، چگونه کار می‌کند، چه تفاوتی با Function Calling دارد و چرا به یکی از مهم‌ترین فناوری‌های پشت پرده دستیارهای هوشمند امروزی تبدیل شده است.

undefined https://api.ivira.ai/blog/tool-calling/
undefined @virabusiness
undefined۲
undefined۱

۲۵

۵:۲۸

۲ شهریور
thumbnail
پشت پرده درک زبان توسط هوش مصنوعی؛ Embedding دقیقا چیست؟
undefined پشت صحنه بسیاری از قابلیت‌هایی که امروزه در ابزارهای هوش مصنوعی می‌بینیم، از جستجوی معنایی گرفته تا چت‌بات‎ها و سیستم‌های پیشنهاددهنده، یک فناوری کلیدی به اسم Embedding قرار دارد.
undefined اگر می‌خواهید بدانید این فناوری دقیقا چیست، چگونه کار می‌کند و چرا در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ نقشی حیاتی دارد، این مقاله را مطالعه کنید:
undefined https://api.ivira.ai/blog/embedding-in-ai/
undefined۱
undefined۱
undefined۱

۲۶

۹:۱۶

۹ شهریور
thumbnail
🧬 از درمان‌های باستانی و عصر شگفتی‌آفرینی‌های ابن‌سینا تا پزشکی مدرن و فناوری‌های پیشرفته امروزی، علم پزشکی همیشه در حال تغییر و تکامل بوده است؛ اما حالا با ظهور هوش مصنوعی، یکی از بزرگ‌ترین فصل‌های این تحول در حال رقم خوردن است.
undefinedهوش مصنوعی قرار نیست جای پزشک را پر کند؛ بلکه می‌تواند به‌عنوان یک دستیار هوشمند، در کنار کادر درمان قرار بگیرد و با پردازش حجم عظیمی از داده‌ها، کشف الگوهای پیچیده و تحلیل اطلاعات پزشکی، به تشخیص سریع‌تر و تصمیم‌گیری دقیق‌تر پزشکان کمک کند.
undefined در این مقاله به سراغ هوش مصنوعی در پزشکی رفته‌ایم تا کاربردها و مزایای آن را به‌صورت تخصصی بررسی کنیم؛ از تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها گرفته تا جراحی به کمک روبات، پزشکی شخصی‌سازی‌شده و کشف داروهای جدید. اگر می‌خواهید بدانید AI چگونه می‌تواند آینده سلامت را متحول کند، شرح کامل این مطلب را در بلاگ ویرا از دست ندهید.
undefined https://api.ivira.ai/blog/ai-in-healthcare/
undefined۲
undefined۱

۲۳

۱۰:۳۷

۱۶ شهریور
thumbnail
سلام دوستانundefined ما در بازارچه ویرا قراره یه وبینار کاملا رایگان درباره اضافه کردن فیچرهای AI به پروداکت برگزار کنیم. بدون اینکه پروژه سنگین و پرهزینه بشه یا به تیم تخصصی AI نیاز بشه.
undefined میخوایم این مسیر رو از ایده تا اجرا شناسایی و بررسی کنیم، و بپردازیم به اولویت‌بندی فیچرهای AI برای محصولاتتون، با کمترین ریسک و بدون نیاز به تغییر در معماری یا ساختار تیم.
undefined بعد از وبینار:undefinedامکان مشاوره سازمانی و فنی رو با تیم ویرا خواهید داشت
لینک ثبت نام (ظرفیت محدود)undefined https://B2n.ir/hd7500
undefined۱
undefined۱

۱۴۲

۱۰:۲۲