🧠 پشته‌ی توسعه‌دهندگان RAG (بازیابی + تولید) به زبان ساده!

♻️این تصویر، نمای کاملی از ابزارها و لایه‌های مورد استفاده برای ساخت سیستم‌های RAG رو نشون می‌ده — از استخراج داده گرفته تا مدل زبانی و ارزیابی نهایی.


📌 خلاصه مهم‌ترین اجزا:
🔹 مدل‌های زبانی (LLMs):
متن‌باز: LLaMA 3.3، Mistral، Phi-4، Qwen 2.5، Gemma 3، DeepSeek
بسته: GPT (OpenAI)، Claude (Anthropic)، Gemini (Google)، Cohere، Amazon

🔹 فریم‌ورک‌ها برای پیاده‌سازی RAG:
LangChain، LlamaIndex، Haystack، Txtai

🔹 دیتابیس برداری (Vector DBs):
Chroma، Pinecone، Weaviate، Qdrant، Milvus

🔹 استخراج داده:
از وب: Crawl4AI، ScrapeGraphAI، FireCrawl
از اسناد: MegaParser، Docling، LlamaParse، ExtractThinker

🔹 مدل‌های برداری متن (Text Embedding):
SBERT، Nomic، Ollama، OpenAI، Cohere


🔹 ارزیابی عملکرد:
Giskard، Ragas، Trulens، Voyage AI
🔧 همه این ابزارها با هدف ساخت یک سیستم هوشمند RAG ترکیب می‌شن که بتونه اطلاعات رو از منابع مختلف بگیره، بفهمه، و خروجی دقیق تولید کنه.


📣 اگر می‌خوای مدل‌های Retrieval-Augmented Generation حرفه‌ای بسازی، این پشته‌ی ابزارها دقیقاً چیزیه که باید بلد باشی!


📍 آموزش‌ها و ابزارهای بیشتر در:
@rss_ai_ir
#RAG #هوش_مصنوعی #LLM #LangChain #پردازش_زبان #بردار_متن #استخراج_داده #پشته_توسعه #AItools #openai #gemini #cohere #ragstack

⚡️شتاب دهند Agent Lightning؛ شتاب‌دهنده‌ی جدید مایکروسافت برای آموزش ایجنت‌های LLM

دیگر نیازی به بازنویسی ایجنت نیست! با فریم‌ورک **Agent Lightning**، می‌توانید ایجنت‌های مبتنی بر زبان را بدون تغییر در کد، به کمک **یادگیری تقویتی (RL) آموزش و بهینه‌سازی کنید.

🔧 ویژگی‌های کلیدی:
▪️ بدون نیاز به تغییر در کد ایجنت
▪️ پشتیبانی از فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain، AutoGen، OpenAI Agents SDK، Semantic Kernel و...
▪️ اتصال ایجنت با استفاده از sidecar و جمع‌آوری داده‌های رفتاری
▪️ ارزیابی عملکرد ایجنت در مراحل مختلف (state، action، reward)
▪️ امکان بهینه‌سازی رفتار ایجنت حتی بر اساس سیگنال‌های میانی، نه فقط نتیجه نهایی
▪️ قابلیت اتصال به پایپلاین‌های موجود در پروژه‌های صنعتی یا پژوهشی

🎯 مناسب برای پروژه‌های تولید کد، پرس‌وجوی SQL، اتوماسیون وظایف پیچیده و حتی Multi-Agent Systems

📄 مقاله: (https://arxiv.org/abs/2508.03680)
🔗 گیت‌هاب:(https://github.com/microsoft/agent-lightning)
🌐 وب‌سایت: (https://www.microsoft.com/en-us/research/project/agent-lightning)

#هوش_مصنوعی #LLM #Agent #یادگیری_تقویتی #Microsoft #LangChain #AutoGen #MLOps
@rss_ai_ir 🚀

🧠 مجموعه‌ای از نمونه‌کدها و راهنماهای مدل‌های Gemini از Google DeepMind

⛔️مخزن جدیدی در گیت‌هاب منتشر شده که شامل نمونه‌کدهای کوچک، اسکریپت‌ها و راهنماهایی برای کار با مدل‌های Gemini است. این مجموعه برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند به‌صورت عملی با قابلیت‌های Gemini کار کنند بسیار مفید است.

📘 ویژگی‌های شاخص:

✳️نمونه‌هایی برای استفاده از Gemini با OpenAI SDK و Google Search

✳️راهنماهای کامل برای Function Calling و طراحی Agent‌ها

✳️اسکریپت‌هایی برای تعامل مرورگر و تولید محتوای تصویری

✳️یکپارچگی با فریم‌ورک‌های LangChain و PydanticAI

✳️مثال‌هایی برای پردازش صوت، ویدیو و حافظه‌ی بلندمدت


🔗 گیت‌هاب:
github.com/philschmid/gemini-samples

💡 اگر به دنبال یادگیری عملی از ساخت ایجنت‌های هوشمند یا ادغام Gemini در پروژه‌های خود هستید، این ریپو یک نقطه‌ی شروع عالی است.

#Gemini #DeepMind #GoogleAI #LangChain #AItools #هوش_مصنوعی @rss_ai_ir