آموزش و راهنما

Tool Calling چیست؟ راهنمای جامع فراخوانی ابزار در مدل‌های هوش مصنوعی

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 چیست؟ راهنمای جامع عامل هوش مصنوعی، انواع، معماری و کاربردها

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 چیست؟ راهنمای جامع Model Context Protocol در هوش مصنوعی

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 چیست؟ راهنمای جامع فراخوانی تابع در API هوش مصنوعی

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 چیست؟ راهنمای جامع پنجرۀ زمینه در مدل‌های هوش مصنوعی

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 چیست؟ راهنمای جامع تقسیم‌بندی اسناد برای RAG و هوش مصنوعی

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 چیست؟ راهنمای جامع جست‌وجوی معنایی در هوش مصنوعی

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 چیست؟ راهنمای جامع پایگاه دادۀ برداری در هوش مصنوعی

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 چیست؟ راهنمای جامع امبدینگ در هوش مصنوعی و جست‌وجوی معنایی

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 چیست؟ راهنمای جامع پرامپت کشینگ و کاهش هزینه API هوش مصنوعی

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

چگونه هزینه API هوش مصنوعی را کاهش دهیم؟ ۱۵ روش کاربردی برای کاهش هزینه مدل‌های AI

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.

توکن در API هوش مصنوعی چیست؟ راهنمای جامع Token در مدل‌های هوش مصنوعی و نحوۀ محاسبۀ هزینه

توکن (Token) واحد اصلی پردازش متن در مدل‌های هوش مصنوعی است و هزینه اکثر APIها بر اساس تعداد توکن‌های ورودی و خروجی محاسبه می‌شود. در این مقاله با مفهوم توکن، انواع آن، نحوۀ محاسبۀ هزینه و راهکارهای کاهش مصرف توکن آشنا می‌شوید.