سفر یک مهندس داده از اسکراپرهای ساده تا سیستم‌های هوش مصنوعی عامل. چگونه دسترسی به داده‌های مناسب از هوشمندی مهم‌تر است و الگوی صحیح از ابزارهای پیشرفته ارزشمندتر است.

پروتکل زمینه مدل (MCP) که در اواخر ۲۰۲۴ معرفی شد، استانداردی برای ارتباط عامل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای سازمانی فراهم می‌کند اما خطرات امنیتی جدیدی مانند سرورهای سایه‌ای، ربودن دستورات و سوءاستفاده از رابط‌ها را به همراه می‌آورد.

جداول لجر در SQL Server قابلیت ضد دستکاری قدرتمندی ارائه می‌دهند. جداول فقط-درج، تغییر داده را مسدود می‌کنند، در حالی که جداول قابل‌به‌روزرسانی تمام تغییرات را ثبت می‌کنند. این مقاله به‌صورت عملی این مفاهیم را آزمایش می‌کند.

این راهنمای جامع به بررسی زیرساخت هوش مصنوعی از سخت‌افزار تا سرویس‌دهی مدل‌ها می‌پردازد و شامل ابزارها، الگوهای معماری و استراتژی‌های اثبات‌شده در محیط‌های تولیدی است.

شبکه‌های اجتماعی بزرگ با چالش جهانی حفظ محیط امن و قابل اعتماد در مواجهه با رشد نمایی ترافیک کاربران روبرو هستند. این مقاله به بررسی ساخت زیرساخت‌های ML برای محافظت از کاربران و عمل در میلی‌ثانیه می‌پردازد.

مقاله‌ای درباره معماری پشته داده‌های بازاریابی بر بستر گوگل کلاد با استفاده از ابزارهایی مانند BigQuery، Pub/Sub و Dataflow برای ارائه بینش‌های بلادرنگ و مدیریت مقیاس‌پذیر داده‌های کمپین‌های بازاریابی.

این مقاله نحوه پیاده‌سازی الگوی قطع‌کننده مدار را با استفاده از Red Hat OpenShift Service Mesh و IBM App Connect برای جلوگیری از قطعی برنامه‌ها در شرایط بار سنگین نشان می‌دهد.

تیم‌های چابک برای جلوگیری از فلج تحلیلی و خستگی تصمیم‌گیری، از عقلانیت محدود استفاده می‌کنند. این مفهوم بر تصمیم‌گیری سریع با اطلاعات موجود تأکید دارد تا ارزش را سریع‌تر ارائه دهند.

این آموزش نحوه استفاده از کتابخانه sentence-transformers برای ساخت موتور جستجوی معنایی FAQ را نشان می‌دهد که بر اساس معنا و نه فقط کلیدواژه‌ها عمل می‌کند.

این مقاله به بررسی مزایای استفاده از سیستم‌های چندعاملی در هوش مصنوعی می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه تیمی از عامل‌های تخصص‌یافته می‌توانند در مقایسه با یک مدل عمومی، وظایف پیچیده را با کارایی بالاتری انجام دهند.

توسعه‌دهندگان لاراول از روش‌های هوشمندانه‌ای برای اجرای به‌روزرسانی‌های پایگاه‌داده بدون ایجاد وقفه استفاده می‌کنند که عملکرد روان برنامه و تغییرات ایمن داده‌ها را تضمین می‌کند.

چرا مهم است؟ وقتی از بار کاری تحت نظارت صحبت می‌کنیم، منظورمان انطباق است. این انطباق‌ها استانداردهای صنعتی هستند که نحوه پردازش، ذخیره و مدیریت داده‌ها را تنظیم می‌کنند. به همین دلیل است که این بارهای کاری باید پاک باشند و بر اساس کنترل‌هایی که می‌توانیم اثبات کنیم، ارزیابی شوند.

این مقاله چگونگی اجرای vLLM روی کوبرنتیز را برای ایجاد یک موتور سرویس‌دهی متمرکز مدل‌های زبانی بزرگ نشان می‌دهد که برای محیط‌های تولیدی آماده است و می‌تواند توسط چندین برنامه استفاده شود.

مقاله‌ای درباره بهبود کیفیت داده‌های لید با استفاده از سیگنال‌های اکوسیستم اپل مانند iMessage و FaceTime و همچنین واتس‌اپ برای شناسایی مخاطبان فعال و کاهش مخاطبان جعلی در فرآیندهای فروش و بازاریابی.

این مقاله به بررسی چالش‌های ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تنظیم‌شده مانند خدمات مالی و بهداشتی می‌پردازد. تمرکز اصلی بر روی معماری‌های حکمرانی، نظارت مستمر و بهینه‌سازی منابع برای ایجاد تعادل بین نوآوری و انطباق با مقررات است.

این مقاله به بررسی چگونگی پیاده‌سازی حکمرانی داده در پلتفرم دیتابریکس با استفاده از Unity Catalog می‌پردازد. با تمرکز بر سازمان‌دهی داده‌ها، تعریف گروه‌های کاربری و اعمال امنیت دقیق، Unity Catalog حکمرانی داده را از یک بار اضافی به یک پایه‌ی تسریع‌کننده تبدیل می‌کند.

این مقاله نشان می‌دهد که چگونه vLLM با استفاده از الگوریتم PagedAttention و مدیریت حافظه کارآمد GPU، توان عملیاتی سرویس‌دهی مدل‌های زبانی بزرگ را تا ۱۴ برابر بهبود می‌بخشد.

کش‌گذاری برای کاهش تاخیر، بهبود پاسخگویی و کاهش بار پایگاه داده در برنامه‌های پرتقاضا ضروری شده است. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از Redis یا AWS ElastiCache در کنار انتزاع کش Spring Boot استراتژی‌های موفقیت‌آمیزی پیاده‌سازی کنند.

راه‌حل سرورلس برای ساخت داشبوردهای بلادرنگ بدون نیاز به پولینگ با استفاده از EventBridge، OpenSearch و WebSockets که داده‌ها را به صورت لحظه‌ای به کاربران منتقل می‌کند.

راهنمای مهاجرت به گردش کار GitOps با استفاده از Helm، OpenShift و ArgoCD - شامل درس‌ها، چالش‌ها و موفقیت‌های استقرارهای واقعی Kubernetes