🧠 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
♻️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
👏2❤1🔥1
📦 کتابخانه LangExtract از گوگل؛ استخراج ساختار از متن به کمک هوش مصنوعی
🔍 گوگل به‌تازگی از LangExtract رونمایی کرده؛ یک کتابخانه اپن‌سورس پایتون برای استخراج اطلاعات ساختار‌یافته از متون بلند، با بهره‌گیری از مدل‌های LLM مثل Gemini.
📌 ویژگی‌های برجسته LangExtract:
✅ ردیابی دقیق منبع اطلاعات:
هر داده‌ای که استخراج میشود (مثل نام، تاریخ یا دوز دارو)، به مکان دقیق آن در متن اصلی اشاره دارد. این یعنی می‌توان منشأ دقیق اطلاعات را بررسی کرد.
✅ فرمت خروجی قابل‌اعتماد و مشخص:
با استفاده از چند مثال و تعیین ساختار موردنظر، خروجی همیشه فرمتی منسجم و قابل‌پیش‌بینی دارد.
✅ پشتیبانی از متون بسیار طولانی:
متن‌ها به بخش‌هایی تقسیم شده و به‌صورت موازی پردازش می‌شوند. این باعث افزایش دقت و مقیاس‌پذیری در داده‌های سنگین میشود.
✅ نمایش گرافیکی HTML:
با خروجی تعاملی HTML می‌توانید هزاران برچسب استخراج‌شده را در متن به‌صورت بصری بررسی کنید.
✅ سازگار با LLMهای مختلف:
گرچه توسط گوگل توسعه یافته، اما فقط محدود به Gemini نیست. می‌توانید از مدل‌های دیگر به‌صورت محلی یا ابری استفاده کنید.
✅ قابلیت غنی‌سازی با دانش عمومی مدل‌ها:
بعضی داده‌ها ممکن است از "دانش درونی" مدل استخراج شوند؛ مثلاً اطلاعاتی که صراحتاً در متن نیست اما مدل بر اساس دانش عمومی خود پیشنهاد می‌دهد.
🔬 کاربرد اصلی اولیه: تحلیل گزارش‌های پزشکی گوگل در دمو RadExtract نشان داده که این ابزار چگونه می‌تواند از گزارش‌های رادیولوژی، داده‌های مهم را استخراج و ساختاردهی کند.
🧪 دمو آنلاین: RadExtract در Hugging Face
📚 توضیح رسمی: مقاله وبلاگ گوگل
💾 سورس‌کد: LangExtract در گیت‌هاب
🔖 لایسنس: Apache 2.0
@rss_ai_ir
#استخراج_اطلاعات #هوش_مصنوعی #Google #LangExtract #LLM #پردازش_زبان_طبیعی
🔍 گوگل به‌تازگی از LangExtract رونمایی کرده؛ یک کتابخانه اپن‌سورس پایتون برای استخراج اطلاعات ساختار‌یافته از متون بلند، با بهره‌گیری از مدل‌های LLM مثل Gemini.
📌 ویژگی‌های برجسته LangExtract:
✅ ردیابی دقیق منبع اطلاعات:
هر داده‌ای که استخراج میشود (مثل نام، تاریخ یا دوز دارو)، به مکان دقیق آن در متن اصلی اشاره دارد. این یعنی می‌توان منشأ دقیق اطلاعات را بررسی کرد.
✅ فرمت خروجی قابل‌اعتماد و مشخص:
با استفاده از چند مثال و تعیین ساختار موردنظر، خروجی همیشه فرمتی منسجم و قابل‌پیش‌بینی دارد.
✅ پشتیبانی از متون بسیار طولانی:
متن‌ها به بخش‌هایی تقسیم شده و به‌صورت موازی پردازش می‌شوند. این باعث افزایش دقت و مقیاس‌پذیری در داده‌های سنگین میشود.
✅ نمایش گرافیکی HTML:
با خروجی تعاملی HTML می‌توانید هزاران برچسب استخراج‌شده را در متن به‌صورت بصری بررسی کنید.
✅ سازگار با LLMهای مختلف:
گرچه توسط گوگل توسعه یافته، اما فقط محدود به Gemini نیست. می‌توانید از مدل‌های دیگر به‌صورت محلی یا ابری استفاده کنید.
✅ قابلیت غنی‌سازی با دانش عمومی مدل‌ها:
بعضی داده‌ها ممکن است از "دانش درونی" مدل استخراج شوند؛ مثلاً اطلاعاتی که صراحتاً در متن نیست اما مدل بر اساس دانش عمومی خود پیشنهاد می‌دهد.
🔬 کاربرد اصلی اولیه: تحلیل گزارش‌های پزشکی گوگل در دمو RadExtract نشان داده که این ابزار چگونه می‌تواند از گزارش‌های رادیولوژی، داده‌های مهم را استخراج و ساختاردهی کند.
🧪 دمو آنلاین: RadExtract در Hugging Face
📚 توضیح رسمی: مقاله وبلاگ گوگل
💾 سورس‌کد: LangExtract در گیت‌هاب
🔖 لایسنس: Apache 2.0
@rss_ai_ir
#استخراج_اطلاعات #هوش_مصنوعی #Google #LangExtract #LLM #پردازش_زبان_طبیعی
❤2👍1🙏1