Blog PartITech
Phân tích kỹ thuật, hướng dẫn thực tế và kinh nghiệm triển khai để xây dựng, hiện đại hóa và duy trì ứng dụng bền vững.
Một điều lệ mà không có kiểm kê sẽ không kiểm soát được gì, và một sổ ghi mà không có quyết định sẽ nhanh chóng trở nên lỗi thời. Một quản trị hữu ích liên kết mỗi việc sử dụng AI với một chủ sở hữu, các giới hạn, bằng chứng và một chu kỳ xem xét.
Một chợ điện tử không phải là một danh mục với hai loại tài khoản. Nó điều phối dữ liệu, cam kết và ngoại lệ giữa nhiều tổ chức.
Một sự phục hồi thành công bắt đầu trước khi có sự sửa chữa đầu tiên. Nó bảo đảm các quyền truy cập, làm cho việc vận hành trở nên có thể tái lập, giảm bớt những điều chưa biết và tổ chức việc truyền đạt kiến thức chuyên môn.
RAG cung cấp kiến thức tại thời điểm trả lời. Fine-tuning chủ yếu thay đổi hành vi đã học. Prompt định khung cho một nhiệm vụ. Nhầm lẫn chúng dẫn đến các dự án tốn kém và khó đánh giá.
Một cuộc kiểm toán hữu ích không tạo ra một danh sách các khiếm khuyết trừu tượng. Nó biến trạng thái thực tế của một ứng dụng thành các rủi ro dễ hiểu, các ưu tiên được định lượng và các kịch bản ra quyết định.
Một tác nhân trở nên rủi ro vào thời điểm nó có thể hành động. An ninh phải bao phủ mỗi công cụ, mỗi nguồn lực và mỗi bước, không chỉ riêng mô hình.
LoRA hay Full Fine-Tuning: Chiến Lược Fine-Tuning Nào Nên Chọn cho Mô Hình AI của Bạn? Trong một thế giới ngày càng bị chi phối bởi trí tuệ nhân tạo (AI), việc điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ theo các nhu cầu công việc cụ thể đã trở thành một vấn đề chiến lược đối với nhiều doanh nghiệp. Các mô hình kiểu Transformer, như LLaMA, Mistral, Phi, Qwen hay GPT, là những công cụ mạnh mẽ có khả năng hiểu và tạo ra văn bản, nhưng chúng thường cần được tùy chỉnh để đáp ứng các yêu cầu đặc thù. Fine-tun...
Trong phần cuối cùng này, chúng ta sẽ xem xét cách tạo một hệ thống RAG đầy đủ với TxtAi. Đặc biệt qua các tình huống thực tế, bạn sẽ khám phá việc thiết lập một cuộc đối thoại phong phú bằng dữ liệu độc quyền, cải thiện tài liệu doanh nghiệp.
Trong bài viết này, chúng tôi khám phá việc sử dụng cơ sở dữ liệu để lưu trữ tri thức với TxtAi và thảo luận về các công nghệ chỉ mục vector như Elasticsearch, Faiss, Milvus, Pinecone, Weaviate, Annoy, HNSW và Postgresql với pgvector.
Le SonataExtraBundle cung cấp một bộ tính năng nâng cao để quản lý các quy tắc tường lửa trong môi trường Sonata Admin. Gói này cho phép các quản trị viên tạo và quản lý các quy tắc để lọc các yêu cầu dựa trên các tiêu chí khác nhau như từ bị cấm, địa chỉ IP và đại lý người dùng.
Khối chấp thuận cookie là một giải pháp có thể tùy chỉnh được tích hợp trong Sonata Extra Bundle để quản lý sự đồng ý của người dùng với cookie theo các quy định GDPR. Nó cung cấp một giao diện linh hoạt và thân thiện để quản lý sự đồng ý với cookie.
Khám phá thế giới của "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) - sự kết hợp đột phá giữa việc truy xuất thông tin và sinh sản ngôn ngữ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tìm hiểu các thành phần chủ chốt, thách thức và cơ hội của công nghệ này, và theo dõi hướng dẫn thực hành để triển khai hệ thống RAG sử dụng TxtAi và Llama.cpp.
