مدونة Perplexity

مميّز
أفكار٢٩ سبتمبر ٢٠٢٦كيف نصمم وكلاء أكثر أماناًضمانات حماية متعددة الطبقات، ومراقبة مستقلة، وإشراف بشري عبر وكلاء السحابة والمتصفح والمحلي ونقاط النهاية في Perplexity.
الأخبار١٥ أكتوبر ٢٠٢٦طرح SPACE مفتوح المصدر، منصة Sandbox التي يعتمد عليها Computerتطرح Perplexity منصة SPACE مفتوحة المصدر، وهي منصة Sandbox التي يعتمد عليها Computer، لمساعدة المطورين على بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين أكثر أمانًا
المطوّرون٢٨ سبتمبر ٢٠٢٦تدعم واجهة برمجة تطبيقات عوامل التشغيل الآن عوامل التشغيل القابلة لإعادة الاستخدامتنشئ فرق العمل عوامل تشغيل قابلة لإعادة الاستخدام باستخدام Profiles مؤرخة الإصدارات، وSkills، وموصلات مُدارة يمكنهم مشاركتها عبر التطبيقات.
المزيد من فريق أبحاث Perplexity
الهروب من SPACE: الجزء الأولإجراء الفريق الأحمر لعزل الأجهزة الظراضة وحجز الشبكة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
بناء مساحات عمل مشتركة للأشخاص والوكلاءكيف تحافظ المشاريع في Perplexity على استمرارية العمل طويل الأمد وتزامنه وقابليته للتتبع.
تضمينات متعددة الوسائط تتجاوز المتجه الواحدجيل جديد من نماذج التفاعل المتأخر لاسترجاع النص والصور، مع مساحة تضمين مشتركة عبر أحجام النماذج.
نُشرت مؤخرًا
تم العثور على ٢١١ منشورًا
Text embeddings explained: how they work [+examples]This guide explains what text embeddings are, how they turn text into vectors that capture meaning, and how to choose, evaluate, and apply embedding models to search, RAG, and other real-world use cases.
شهادة FedRAMP الجديدة تُدخل Perplexity إلى المزيد من مسارات سير العمل الحكوميةيمكن للوكالات الفيدرالية البحث في الويب مباشرةً باستخدام Perplexity والحصول على إجابات مقرونة بالاستشهادات، وذلك ضمن شهادة FedRAMP الجديدة.
تنفيذ RAG الأساسي: دليل تعليمي خطوة بخطوةيشرح هذا الدليل التعليمي المناسب للمبتدئين كيفية عمل تنفيذ RAG الأساسي، ويستعرض أفضل الممارسات، ويرشدك خطوة بخطوة إلى بناء نظام RAG يعمل فعليًا عبر سطر الأوامر باستخدام Python وChromaDB ونماذج التضمين واللغة من Perplexity.
كيف تعمل بوابة LLM؟ دليل عملي للفرق الهندسيةبوابة LLM هي خادم وكيل عكسي يتولى توجيه استدعاءات النماذج الخاصة بك ومصادقتها وتخزينها مؤقتًا وتسجيلها؛ ويتتبع هذا الدليل مسار طلب عبر إحدى هذه البوابات، ويتناول مخاطر الأمان والموثوقية التي ينبغي التخطيط لها، ويقارن بين خيارات البناء الذاتي والاستضافة الذاتية والخدمات المُدارة وبوابات API.
ما بنية RAG؟ تعريف شامل مع أمثلة عملية مفصّلةبنية RAG هي مجموعة المكونات التي تخزّن المعلومات الخارجية وتسترجعها وتقدّمها إلى النموذج اللغوي الكبير؛ ويستعرض هذا الدليل 10 أنواع، بدءًا من RAG الأساسي والهجين ووصولًا إلى RAG الوكيلي وGraphRAG، مع مثالين يوضحان العملية خطوة بخطوة.
كيفية تقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي: مجموعات الاختبار وأدوات التقييم وفحوصات الانحداردليل عملي من ست خطوات لتقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي، بدءًا من تحديد معايير النجاح وبناء مجموعات اختبار من حالات إخفاق حقيقية، ومرورًا باختيار أدوات التقييم وإجراء فحوصات الانحدار، ووصولًا إلى المراقبة في بيئة الإنتاج.
كيفية تتبع إنفاق الفريق على الرموز والتحكم فيهكيف يمكن للفرق الاطلاع على استهلاكها للرموز في لوحات المعلومات والتقارير، وأي أنواع عمل الذكاء الاصطناعي تستهلك أكبر عدد من الرموز، وكيفية استخدام عناصر التحكم لتقليله.المعلّم الجيد يلاقي الطالب عند مستواهأسلوب جديد للتقطير الذاتي يدرّب المعلّم والطالب معًا لتحسين أداء النموذج وكفاءة التدريب في مهام الاستدلال المعقدة والمهام الوكيلية.
ما بوابة الذكاء الاصطناعي؟ دليل إلى التوجيه والتحكم في التكاليف والحوكمة لحركة بيانات النماذج اللغوية الكبيرة والوكلاءبوابة الذكاء الاصطناعي هي خادم وسيط مركزي بين تطبيقاتك أو وكلاء الذكاء الاصطناعي والنماذج التي تستدعيها، وتتولى التوجيه والتحكم في التكاليف والأمان وقابلية المراقبة في مكان واحد.
تُتيح Perplexity تشغيل Computer على البنية التحتية للمؤسسات بالتعاون مع Valarianتتيح Perplexity وValarian تشغيل Computer على البنية التحتية المؤسسية مع ضوابط للبيانات الحساسة وأحمال العمل الخاضعة للتنظيم