Structured Outputs قابلیتی در APIهای هوش مصنوعی است که پاسخ مدل را مطابق یک ساختار مشخص تولید میکند. در این مقاله با مفهوم خروجی ساختیافته، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با JSON Mode آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Tool Calling قابلیتی است که به مدلهای هوش مصنوعی امکان میدهد برای انجام وظایف مختلف از ابزارها و سرویسهای خارجی استفاده کنند. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، کاربردها، مزایا و تفاوت آن با Function Calling آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
AI Agent نرمافزاری هوشمند است که میتواند هدفی را دریافت کند، برنامهریزی انجام دهد، از ابزارهای مختلف استفاده کند و وظایف را بهصورت خودکار اجرا کند. در این مقاله با مفهوم، معماری، انواع و کاربردهای عامل هوش مصنوعی آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
MCP یا Model Context Protocol استانداردی برای اتصال مدلهای هوش مصنوعی به ابزارها، منابع داده و سرویسهای مختلف است. در این مقاله با مفهوم MCP، اجزا، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با Function Calling آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Function Calling قابلیتی در مدلهای هوش مصنوعی است که به آنها امکان میدهد تشخیص دهند چه زمانی باید یک تابع یا API خارجی فراخوانی شود. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، کاربردها، مزایا و تفاوت آن با Tool Calling و MCP آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Context Window حداکثر تعداد توکنهایی است که یک مدل هوش مصنوعی میتواند در یک درخواست پردازش کند. در این مقاله با مفهوم پنجرۀ زمینه، نحوۀ عملکرد، محدودیتها و روشهای بهینهسازی آن آشنا میشوید.
آموزش و راهنما
Chunking فرایندی برای تقسیم اسناد به بخشهای کوچکتر است تا مدلهای هوش مصنوعی بتوانند اطلاعات مرتبط را با دقت بیشتری بازیابی کنند. در این مقاله با انواع Chunking، مزایا، کاربردها و بهترین روشهای پیادهسازی آن آشنا میشوید.
راهنمای API
Semantic Search روشی برای جستوجوی اطلاعات بر اساس مفهوم است، نه صرفاً کلمات. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، مزایا، کاربردها و ارتباط جستوجوی معنایی با Embedding، Vector Database و RAG آشنا میشوید.
راهنمای API
Vector Database پایگاه دادهای است که برای ذخیره و جستوجوی بردارهای معنایی طراحی شده و یکی از اجزای اصلی معماری RAG و جستوجوی معنایی محسوب میشود. در این مقاله با نحوۀ عملکرد، مزایا، کاربردها و تفاوت آن با پایگاههای دادۀ سنتی آشنا میشوید.
راهنمای API
Embedding یکی از فناوریهای کلیدی مدلهای هوش مصنوعی است که متن، تصویر و سایر دادهها را به بردارهای عددی تبدیل میکند. در این مقاله با مفهوم Embedding، نحوۀ عملکرد، کاربردها و ارتباط آن با RAG و جستوجوی معنایی آشنا میشوید.
Prompt Caching یکی از مهمترین قابلیتهای مدلهای جدید هوش مصنوعی برای کاهش هزینه و افزایش سرعت پاسخ است. در این مقاله با نحوۀ کار Prompt Caching، مزایا، محدودیتها و بهترین روشهای استفاده از آن آشنا میشوید.
راهنمای API
هزینه API هوش مصنوعی به تعداد توکنها، مدل انتخابی و نحوۀ پیادهسازی بستگی دارد. در این مقاله یاد میگیرید چگونه با روشهایی مانند Auto Routing، Prompt Caching، RAG و بهینهسازی Prompt، هزینه API را بدون کاهش کیفیت خروجی کاهش دهید.