معماری حافظه در عاملهای هوش مصنوعی: راهنمای عملی Mem0، LangMem و Letta در ۲۰۲۶
راهنمای عملی ۲۰۲۶ برای طراحی معماری حافظه در عاملهای هوش مصنوعی: مقایسه Mem0، LangMem و Letta، انواع حافظه شناختی، الگوهای طراحی پیشرفته و مثالهای کد Python.
همه مقالات
فاینتیونینگ مدلهای زبانی بزرگ با LoRA و QLoRA: راهنمای عملی با Python
فاینتیونینگ LLM با LoRA و QLoRA رو گامبهگام یاد بگیرید. از مبانی نظری تا پیادهسازی کامل با Unsloth و Hugging Face، همراه با بهترین تنظیمات هایپرپارامتر ۲۰۲۶ و تکنیکهای پیشرفته DoRA و LoftQ.
آموزش Function Calling و Tool Use در مدلهای زبانی بزرگ: پیادهسازی عملی با Python
Function Calling قابلیتیست که مدلهای زبانی بزرگ را از تولیدکننده متن به عاملهای هوش مصنوعی تبدیل میکند. در این راهنما، پیادهسازی عملی با OpenAI و Claude API، حلقه ابزار برای عاملها و بهترین شیوههای تولید را با کد آماده اجرا بررسی میکنیم.
ارزیابی و مشاهدهپذیری سیستمهای LLM در تولید: راهنمای جامع ۲۰۲۶
راهنمای جامع ارزیابی و مشاهدهپذیری سیستمهای LLM در تولید. از متریکهای RAGAS و تکنیک LLM-as-a-Judge تا ابزارهای Langfuse و OpenTelemetry و یکپارچهسازی با CI/CD — همه با کد عملی.
مهندسی پرامپت پیشرفته برای عاملهای هوش مصنوعی: از Chain-of-Thought تا مهندسی زمینه در ۲۰۲۶
راهنمای جامع تکنیکهای پیشرفته مهندسی پرامپت و مهندسی زمینه برای ساخت عاملهای هوش مصنوعی تولیدی: Chain-of-Thought، الگوی ReAct، خروجی ساختاریافته، گاردریلها و ارزیابی سیستماتیک با کد عملی پایتون.
راهنمای جامع سیستمهای چندعامله هوش مصنوعی: معماری، LangGraph و CrewAI در ۲۰۲۶
سیستمهای چندعامله AI رو از صفر تا صد یاد بگیرید: الگوهای معماری، مقایسه LangGraph و CrewAI، پیادهسازی عملی با پایتون، استراتژیهای واگذاری، مدیریت خطا و بهترین شیوههای تولید.
راهنمای جامع Agentic RAG: معماری، الگوهای طراحی و پیادهسازی عملی در ۲۰۲۶
راهنمای عملی سیستمهای Agentic RAG شامل تفاوت با RAG سنتی، الگوهای طراحی CRAG و Self-RAG، پیادهسازی کامل با LangGraph، تکنیکهای بازیابی پیشرفته و بهترین شیوهها برای محیط تولید.