هوش گیتهوش گیترسانه، شبکه و یادگیری AI
/ ⌘K
ورود
/ ⌘K
خانهشبکهمدل‌هایادگیریپروژه‌ها
هوش گیتهوش گیترسانه، شبکه و یادگیری AI
صفحه اصلیشبکهاخبارپژوهشمدل‌هاابزارهایادگیری
/ ⌘K
ورود

دسترسی سریع

دسترسی سریع تحریریه

خبرها، موضوعات، حساب کاربری و تنظیمات مطالعه همیشه در سمت راست در دسترس‌اند.

حساب کاربری

ورود سریع به حساب و ابزارهای شخصی‌سازی

ورود

با حساب کاربری، اعلان‌ها، ذخیره‌سازی خبرها و سطح مطالعه شخصی را فعال می‌کنید.

صفحه اصلیشبکهاخبارپژوهشمدل‌هاابزارهایادگیریفضاهاچهره‌های تخصصیسیاست‌گذاریامنیترویدادهافرصت‌های شغلیسرگرمیپروژه‌هاموضوعات
مرور موضوعات
همه
تم
درباره ماحریم خصوصیتماس با ما

مالکیت و پشتیبانی

شبکه هوشمند ابتکار ویستا

هوش‌گیت به‌عنوان رسانه و لایه دانشی این شرکت، با تمرکز بر خبر، یادگیری، همکاری حرفه‌ای و محصول‌های هوش مصنوعی توسعه داده می‌شود. تمامی حقوق مالکیت و کپی‌رایت این وب‌سایت متعلق به شبکه هوشمند ابتکار ویستا است.

این شرکت به‌صورت تخصصی در حوزه هوش مصنوعی، ساخت پلتفرم‌های AI، سامانه‌های مبتنی بر LLM، تحلیل داده، طراحی تجربه دانشی و توسعه زیرساخت‌های حرفه‌ای برای تیم‌های سازمانی فعالیت می‌کند.

مالکیت: شبکه هوشمند ابتکار ویستامدیرعامل: مسعود بخشی۰۹۱۲۴۷۳۳۲۳۴Devcodebase.dev@gmail.comHooshgate@gmail.comDevcodebase.com
v0.1.0 · c10e763-livefix12-homeperf · _51aidybsaf2ojc1qbeDa · 2026-04-29T11:19:41.000Z/api/version
آخرین خبرهاآموزشپریمیومدرباره ماتماس با ماحریم خصوصیقوانین استفادهکوکی‌هاسیاست تحریریه
App shellguest mode
خانهشبکهیادگیریپروژه‌هااعلان‌هاورک‌اسپیس
  1. خانه
  2. /
  3. اخبار
  4. /
  5. LlamaParse Document Automation: به روز رسانی یک ساله | LlamaIndex
LlamaIndex Blogمعتبر1404/06/25 12:00آموزش و یادگیری

LlamaParse Document Automation: به روز رسانی یک ساله | LlamaIndex

بلوک‌های ساختمانی پردازش اسناد خود استفاده می‌کنند. کنید. کار عاملی،.

منبع: LlamaIndex Blog

آموزش و یادگیریزیرساخت و محاسباتمتن‌باز و جامعه
نسخه مطالعهعمومی
منبعLlamaIndex Blog
انتشار1404/06/25 12:00
سطح مطالعه
اشتراک در تلگراماشتراک در Xاشتراک در LinkedIn

share-ready · لینک کمپین آماده است

متن پیش‌نمایش telegram با ۴۵۳ کاراکتر ساخته شده است.

اگر این خبر برایتان مفید بود، حساب بسازید.

با حساب هوش‌گیت می‌توانید خبرها را ذخیره کنید، موضوع‌ها و چهره‌های تخصصی را دنبال کنید و مسیر یادگیری یا پروژه مناسب خودتان را سریع‌تر پیدا کنید.

ساخت حسابورود برای ذخیره و دنبال‌کردن
LlamaParse Document Automation: به روز رسانی یک ساله | LlamaIndex

پیگیری گفتگو

بازگشت سریع به همین گفتگو

این گفت‌وگو را ذخیره کن، آن را دنبال کن و اگر لازم است یک یادداشت کوتاه برای بازگشت بعدی بگذار.

لایه انسانی

نویسنده انسانی، یادداشت کارشناس و شفافیت نویسندگی

این سطح مشخص می‌کند کجا انتشار با حضور انسان تقویت شده و کجا newsroom هوش مصنوعی هنوز نقش اصلی را دارد.

لایه newsroom با کمک هوش مصنوعیبدون author انسانی عمومیreview with confidence

این خبر فعلاً بیشتر در لایه newsroom و پوشش کمک‌گرفته از هوش مصنوعی قرار دارد و هنوز نویسنده انسانی مشخصی برای آن ثبت نشده است.

جانمایی امن برای اسپانسر

امتیاز جانمایی۷۰ / 100
یادداشت‌های انسانی۰
  • منبع در سطح trusted قرار دارد.
  • trust score منبع بالاست.

قدم بعدی

بعد از خواندن این خبر چه کار کنم؟

اگر این موضوع برایت مهم است، از همین‌جا آن را ذخیره کن، گفت‌وگو را دنبال کن یا به مسیر یادگیری، چهره تخصصی و پروژه مرتبط برو.

حفظ و پیگیری

این مقاله را برای بازگشت بعدی ذخیره کن، منبعش را دنبال کن یا وارد گفت‌وگوی همین خبر شو تا موضوع از دست نرود.

رفتن به گفت‌وگو

یادگیری و action بعدی

اگر می‌خواهی از خبر به فهم عمیق‌تر برسی، مسیرهای مرتبط زیر ساده‌ترین نقطه شروع‌اند.

رفتن به هاب یادگیریدیدن چهره تخصصی مرتبطپروژه مرتبط

راهنمای مطالعه

منبع اصلی، تاریخ فارسی و شاخص‌های سریع این خبر.

رفتن به منبع
تاریخ فارسی1404/06/25 12:00
داستانمستقل

نکات کلیدی

این باکس براساس سطح مطالعه شما (عمومی) تنظیم شده است.

  • سلام به همه، جری اینجا، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران LlamaIndex.
  • از اولین باری که LlamaParse را در نسخه بتای عمومی‌راه اندازی کردیم، یک سال باورنکردنی می‌گذرد.
  • همانطور که در این سفر فکر می‌کنم،.
  • مدام به حقیقتی اساسی بازمی‌گردم که از روزهای اولیه LlamaIndex به‌عنوان یک چارچوب توسعه دهنده شاهد آن.
  • بوده ام،.
  • از صدها پیام Discord تا مکالمات ی F500:.
  • جهان بر اساس اسناد اجرا می‌شود.
  • وارد هر شرکتی شوید، همان داستان را خواهید دید.

فهرست مطالب

  1. TL;DR
  2. چه اتفاقی افتاد
  3. چرا مهم است
  4. منبع

سیگنال تعامل

بازدید۰
کلیک۰
امتیاز0.00
دیدگاه۰

TL;DR

  • سلام به همه، جری اینجا، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران LlamaIndex.
  • از اولین باری که LlamaParse را در نسخه بتای عمومی‌راه اندازی کردیم، یک سال باورنکردنی می‌گذرد.
  • همانطور که در این سفر فکر می‌کنم،.

چه اتفاقی افتاد

سلام به همه، جری اینجا، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران LlamaIndex. از اولین باری که LlamaParse را در نسخه بتای عمومی‌راه اندازی کردیم، یک سال باورنکردنی می‌گذرد.

همانطور که در این سفر فکر می‌کنم،. مدام به حقیقتی اساسی بازمی‌گردم که از روزهای اولیه LlamaIndex به‌عنوان یک چارچوب توسعه دهنده شاهد آن.

بوده ام،. از صدها پیام Discord تا مکالمات ی F500:.

جهان بر اساس اسناد اجرا می‌شود. وارد هر شرکتی شوید، همان داستان را خواهید دید.

دانش تجاری حیاتی در قراردادهای مدفون در پوشه‌های قانونی پراکنده شده است. بینش‌های مالی در گزارش‌های تحقیقاتی متراکم قفل شده است.

اسناد فرآیند در ویکی‌هایی که چند ماه است به‌روزرسانی نشده‌اند، پخش شده است. این چیزی است که 90 ٪ از داده‌های ی در واقع به نظر می‌رسد:.

بدون ساختار،. قطع ارتباط،.

و تا حد زیادی غیرقابل دسترس برای سیستم‌های هوش مصنوعی که ما در تلاش برای ساختن آن. هستیم.

امروز برنامه‌های رایگان و پولی ما را کاوش کنید. مشکل زمینه در دو سال گذشته در LlamaIndex،.

من مشاهده کرده‌ام که چشم‌انداز مولد هوش مصنوعی از آن نسخه‌های نمایشی اولیه RAG با یک جعبه سؤال. به عوامل پیچیده،.

چند مرحله‌ای و آگاه از زمینه تبدیل شده است. ما خوش شانس بودیم که در مرکز این تحول قرار داشتیم،.

از کمک به توسعه دهندگان برای شروع سریع RAG با پنج خط کد گرفته تا نیرو بخشیدن به. میلیون‌ها گردش کار تولید از طریق چارچوب چندعاملی ما.

از این نقطه نظر،. متوجه شدیم که بزرگ‌ترین چالش/بزرگ‌ترین زمان برای مهندسان هوش مصنوعی این است که بفهمند چگونه می‌توانند زمینه قابل.

اعتماد و با کیفیت بالا را در سراسر گردش کار عاملی تغذیه کنند. هنگامی‌که ما محبوب‌ترین موارد استفاده را که چارچوب ما به آنها کمک کرد تجزیه و تحلیل.

کردیم،. متوجه شدیم که بیشتر این زمینه در مقادیر زیادی از اسناد در قالب‌های فایل استاندارد (pdfs،.

pptx.،. .

docx.) زندگی می‌کند. هیچ راه‌حل مناسبی برای کمک به ایجاد «آماده هوش مصنوعی» برای عوامل وجود نداشت.

OCR استاندارد در طرح‌بندی‌های پیچیده خراب می‌شود،. روابط مهم جدول را از دست می‌دهد و اغلب نشانه‌های متنی با محتوای گمشده یا توهم تولید.

می‌کند. وقتی عامل هوش مصنوعی شما تصمیمات حیاتی تجاری را بر اساس درک اشتباه سند می‌گیرد،.

اعتماد به سرعت از بین می‌رود. مانند این است که از یک خلبان بخواهید بدون ابزار پرواز کند،.

حتی پیچیده‌ترین گردش کار خطرناک می‌شود. چرا ما LlamaParse را ساختیم این دقیقاً دلیل ساخت LlamaParse است.

نه به‌عنوان یکی دیگر از ابزارهای پردازش اسناد،. بلکه به‌عنوان بستر پردازش اسناد و گردش کار برای عواملی که کار دانش را خودکار می‌کنند.

تنها در یک سال،. ما از آن بتا عمومی‌اولیه به پلتفرمی‌تبدیل شده ایم که به صدها هزار کاربر خدمات رسانی می‌کند،.

تنها با رشد بیش از 700 درصدی درآمد سلف سرویس. اما اعداد و ارقام تنها بخشی از داستان را بیان می‌کنند.

چیزی که من را بیشتر هیجان زده می‌کند این است که چگونه تیم‌ها از LlamaParse به‌عنوان. بلوک‌های ساختمانی پردازش اسناد خود استفاده می‌کنند.

شما می‌توانید حتی پیچیده‌ترین اسناد را به نشانه گذاری با قالب بندی خوب تجزیه کنید. خاص استخراج کنید اطلاعات در طرحواره‌های نرمال شده کل مخازن را فهرست بندی کنید و آنها را.

در اختیار عوامل هوش مصنوعی خود قرار دهید. ما حتی قابلیت‌های طبقه‌بندی را در بتا اضافه کرده ایم تا تشخیص اسناد را خودکار کنیم.

جادوی واقعی زمانی اتفاق می‌افتد که شما این بلوک‌های ساختمانی را در جریان‌های کاری عاملی سرتاسر ترکیب کنید،. چه در حال ساخت یک عامل تحقیقاتی عمیق یا خودکار کردن فرآیندهای حیاتی کسب‌وکار باشید.

محصولات ما از چیدمان آگاه،. جدول و نمودار آگاه هستند و اسناد پیچیده را به صورت سرتاسر تفسیر می‌کنند.

آنها جداول چند صفحه‌ای را به هم می‌چسبانند،. نمودارها را می‌خوانند و درک می‌کنند،.

طرح بندی‌های ترکیبی را مدیریت می‌کنند،. و امتیازات دقت و نقل قول‌هایی را ارائه می‌دهند که واقعاً می‌توانید به آنها اعتماد.

کنید. این فقط OCR بهتر نیست.

این پردازش سند عاملی است - استدلال بر ساختار،. تفسیر جزئیات دقیق،.

و ارتباط بینش بین اسناد،. نه فقط استخراج متن.

تاثیر واقعی در دنیای واقعی برنامه‌هایی که می‌بینیم به من می‌دهند خوش بینی باورنکردنی در. مورد اینکه این فناوری به کجا می‌رود.

از عوامل تحقیقاتی عمیق استفاده کنید. شرکت‌هایی مانند Cemex،.

Rakuten،. و Carlyle در حال ساختن نمونه‌های تحقیقاتی بر روی کل پایگاه‌های دانش ی خود هستند.

در کارلایل،. عامل تحقیقاتی آنها می‌تواند به اتاق‌های داده پر از اسناد مالی خصوصی دسترسی داشته باشد:.

استخراج و آشکارسازی بینش‌هایی که یک بار جمع‌آوری تیم‌ها هفته‌ها طول می‌کشید. این فقط کارایی نیست.

که قابلیت‌های کاملاً جدیدی را باز می‌کند. برای گردش‌های کاری خودکار،.

LlamaParse فرآیندهای با دقت بالا مانند تجزیه فاکتور و تبدیل اکسل را امکان‌پذیر می‌کند،. و گردش‌های کاری تجاری را به خطوط لوله استاندارد و تحت کنترل،.

همیشه با نظارت انسانی مناسب،. کدگذاری می‌کند.

از پردازش خودکار صورت‌حساب گرفته تا باز کردن قفل جستجوی ی تا ساختن نمونه‌های تحقیقاتی پیچیده،. این احتمالات واقعاً با جاه‌طلبی شما سازگار است.

بنیاد آنچه در آینده است با LlamaParse به‌عنوان داده‌های شما foundation و LlamaIndex Workflows به‌عنوان لایه گردش. کار عاملی،.

ما در حال تبدیل شدن به جایی هستیم که تیم‌ها برای بازسازی جریان‌های کاری سند و ایجاد عامل‌های. سند آگاه از متن می‌روند.

اما صادقانه بگویم، این تازه شروع است. هر مکالمه‌ای که با تیم‌های ی دارم موارد استفاده جدید،.

چالش‌های جدید و فرصت‌های جدید را نشان می‌دهد تا زمانی که به عوامل هوش مصنوعی اجازه دسترسی به. زمینه اسناد با کیفیت بالا را می‌دهید،.

مرزهای ممکن را تغییر دهید. ما در حال ساختن زیرساختی برای آینده‌ای هستیم که در آن عوامل هوش مصنوعی می‌توانند با.

همان اطمینان و اطمینانی که انسان‌ها انجام می‌دهند - بر کل پایگاه دانش ی شما استدلال. کنند - شاید بهتر.

به ما بپیوندید چه از روزهای ابتدایی LlamaIndex سفر ما را دنبال کرده باشید و چه تازه در. حال کشف آنچه در حال ساخت هستیم،.

از شما دعوت می‌کنم که در آن شرکت کنید! برای LlamaParse ثبت نام کنید،.

10000 اعتبار رایگان برای شروع آزمایش دریافت کنید،. و بازخورد خود را در انجمن ما به اشتراک بگذارید اختلاف نظر ما تمام اسناد را بررسی می.

کنیم و هر کاری را که می‌توانید از طریق اسناد انجام دهید،. خودکار می‌کنیم.

بیایید به ما و میلیون‌ها توسعه‌دهنده دیگر بپیوندید تا به خودکارسازی اگزابایت‌های ++ کاغذهای غیرساختار،. دیجیتالی/دستی که امروزه در جهان وجود دارد کمک کنیم.

-جری.

چرا مهم است

اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیم‌گیری سازمانی اثر می‌گذارد.

منبع

لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده می‌شود.

اعتبار

چرایی اعتماد به این خبر

امتیاز اعتبار، منطق اعتماد، وضعیت راستی‌آزمایی و لاگ تغییرات در یک نگاه.

اعتبار خبر۴۳ / 100
اعتبار منبع۱۳ / 100
اعتبار موضوع۱۰۰ / 100
تازگی۳۲ / 100
مرحله عمر خبرNEEDS_UPDATE
نیاز به به‌روزرسانیبله
نیازمند تقویتنیازمند تقویتمرجع قوینیازمند بازبینینیازمند به‌روزرسانی

تصمیم انسانی تحریریه

خلاصه تصمیم تحریریه

سیگنال بازبینی باز استlearning-quality review requiredنیاز بازبینی قابل مشاهده استstandard editorial path

این مقاله در مسیر learning-quality review required قرار دارد و بخشی از سیگنال‌های review هنوز باید تکمیل یا شفاف‌تر شود.

دلیل انتشار: محتوای evergreen و آموزشی چون بعداً هم مرجع می‌شود، باید خوانایی، سطح‌بندی و next-stepهای دقیق داشته باشد. وضعیت فعلی: fact-check not_started و checklist ۰٪.

کلاس خبرEVERGREEN_LEARNING
سخت‌گیری بازبینیREQUIRED
بازبینثبت عمومی نشده

موارد بازبینی که باید شفاف‌تر شوند

تیتر بازبینی و حرفه‌ای شدخلاصه برای کارت و SEO تایید شدبدنه از نظر خوانایی و ساختار بازبینی شدنسخه‌های سطح‌بندی‌شده بررسی شدبازخوانی نهایی انجام شد
سیاست تحریریه و اصلاحاتچرا به هوش‌گیت اعتماد کنیم؟

چرا این خبر قابل اعتماد است

    شفافیت راستی‌آزمایی ادعاها

    ادعای تاییدشده۰
    نیازمند بازبینی۰
    میانگین اطمینان۰٪

    چرا هنوز مهم است

    این خبر هنوز بازدید، کامنت یا follow-up کافی دارد و از چرخه توجه مخاطب خارج نشده است.

    تقویت اعتبار

    وجود follow-up و پوشش مرتبط، authority این خبر را در طول زمان تقویت می‌کند.

    پیگیری به‌روزرسانی

    این خبر evergreen است و برای حفظ authority به refresh تحریریه نیاز دارد.

    بخش منابع و ارجاع‌ها

    لینک‌های منبع اصلی، ارجاع‌های ادعا و referenceهای مکمل برای پیگیری مستقیم.

    llamaindex.aiمنبع اصلی

    llamaindex.ai/blog/llamacloud-one-year-later-the-complete-document-autom

    llamaindex.aiارجاع تکمیلی

    llamaindex.ai/blog

    پوشش‌های پیگیری

    پیگیری‌های بعدی، توضیح‌دهنده‌های مرتبط یا خبرهای مکملی که عمر این موضوع را بعد از انتشار ادامه می‌دهند.

    مبانی استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم: از مسئله تا خروجی قابل اتکا

    پیگیری بعدی

    1405/02/02 01:42

    چطور استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم را در یک جریان کار واقعی پیاده کنیم

    پیگیری بعدی

    1405/02/02 00:42

    پیاده‌سازی استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم در محیط سازمانی

    پیگیری بعدی

    1405/02/01 23:42

    ارزیابی استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم: از مبنا تا معیار پذیرش

    پیگیری بعدی

    1405/02/01 22:42

    تعامل کاربران و کیفیت خبر

    امتیاز بدهید، نظر ثبت کنید یا اگر خطایی دیدید گزارش اصلاح بفرستید. moderation، trust contributor و کیفیت thread به‌صورت شفاف نمایش داده می‌شود.

    بازدید

    ۰

    کلیک روی خبر

    ۰

    امتیاز میانگین

    0.00 / 5

    دیدگاه تایید شده

    ۰

    وضعیت trust گفتگو

    کیفیت thread براساس reputation contributorها، رأی‌ها و moderation سنجیده می‌شود.

    در حال بارگذاری

    امتیاز thread

    ۰ / 100

    دیدگاه متخصص

    ۰

    دیدگاه مفید

    ۰

    خروجی moderation و قوانین

    تاییدشده: ۰pending: ۰hidden/spam: ۰

      حضور انسانی در این گفتگو

      این بخش کمک می‌کند thread فقط حول personaها دیده نشود و contributorهای انسانی واقعی هم واضح باشند.

      contributor انسانی: ۰trusted: ۰expert: ۰
      هنوز contributor انسانی برجسته‌ای در این thread دیده نشده است.

      امتیاز شما به خبر

      هنوز امتیاز نداده‌اید.

      واکنش سریع به خبر

      به‌جای لایک کلی، نوع برداشت خودتان را مشخص کنید.

      ثبت دیدگاه

      دیدگاه‌های کم‌ارزش یا spam به‌صورت خودکار محدود می‌شوند و نتیجه moderation در همین صفحه قابل مشاهده است.

      گزارش اصلاح یا بهبود

      اگر claim، ترجمه، منبع یا framing خبر نیاز به اصلاح دارد، این مسیر مستقیم برای تیم تحریریه است.

      آخرین دیدگاه‌ها

      هنوز دیدگاهی ثبت نشده است.

      مقایسه سه سطح مطالعه

      برای همین خبر، نسخه ساده، عمومی و تخصصی کنار هم خلاصه شده‌اند.

      ساده

      ۶٬۰۵۲ کاراکتر

      طریق چارچوب چندعاملی ما. چگونه تیم‌ها از LlamaParse به‌عنوان بلوک‌های ساختمانی پردازش اسناد خود. از عوامل تحقیقاتی عمیق استفاده کنید.

      • سلام به همه، جری اینجا، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران LlamaIndex.
      • از اولین باری که LlamaParse را در نسخه بتای عمومی‌راه اندازی.
      • یک سال باورنکردنی می‌گذرد.
      • همانطور که در این سفر فکر می‌کنم،.

      عمومی

      ۶٬۰۸۲ کاراکتر

      بلوک‌های ساختمانی پردازش اسناد خود استفاده می‌کنند. کنید. کار عاملی،.

      • سلام به همه، جری اینجا، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران LlamaIndex.
      • از اولین باری که LlamaParse را در نسخه بتای عمومی‌راه اندازی کردیم، یک سال باورنکردنی می‌گذرد.
      • همانطور که در این سفر فکر می‌کنم،.
      • مدام به حقیقتی اساسی بازمی‌گردم که از روزهای اولیه LlamaIndex به‌عنوان یک چارچوب توسعه دهنده شاهد آن.

      تخصصی

      ۶٬۰۵۶ کاراکتر

      عاملی تغذیه کنند. از عوامل تحقیقاتی عمیق استفاده کنید. اسناد انجام دهید،.

      • سلام به همه، جری اینجا، مدیرعامل و یکی از بنیانگذاران LlamaIndex.
      • از اولین باری که LlamaParse را در نسخه بتای عمومی‌راه اندازی کردیم، یک سال باورنکردنی می‌گذرد.
      • همانطور که در این سفر فکر می‌کنم،.
      • مدام به حقیقتی اساسی بازمی‌گردم که از روزهای اولیه LlamaIndex به‌عنوان یک چارچوب توسعه دهنده شاهد آن بوده ام،.

      هایلایت‌ها و یادداشت‌ها

      متن دلخواه را در خبر انتخاب کنید و با یک کلیک هایلایت بزنید. فقط برای شما قابل مشاهده است.

      برای استفاده از هایلایت و یادداشت، وارد حساب کاربری شوید.

      منابع اولیه

      لینک‌های اصلی این خبر، شامل منبع اصلی و ارجاع‌های claim panel.

      • https://www.llamaindex.ai/blog/llamacloud-one-year-later-the-complete-document-automation-platform
      • https://www.llamaindex.ai/blog

      کاوش این مقاله

      از این خبر به موضوع، persona، درس، پروژه و مسیر یادگیری مرتبط برسید.

      پرسش از هوش‌گیت

      موضوع‌های این مقاله

      آموزش و یادگیریزیرساخت و محاسباتمتن‌باز و جامعهمحصول و صنعتسیاست‌گذاری و حاکمیتپژوهش پیشرفته

      موجودیت‌های این مقاله

      هنوز موجودیت ثبت‌شده‌ای برای این مقاله دیده نمی‌شود.

      چهره‌های مرتبط

      آتنا سازه‌گر

      عضو هیئت علمی هوش مصنوعی با تمرکز روی دانشگاه، پژوهش و علم و ترجمه خبرهای AI به تصمیم‌های واقعی، قابل‌فهم و اجرایی.

      دانشگاه، پژوهش و علم · ۱ سیگنال

      آتنا فرهمند

      حقوقدان فناوری با تمرکز روی حقوق، سیاست‌گذاری و حکمرانی و ترجمه خبرهای AI به تصمیم‌های واقعی، قابل‌فهم و اجرایی.

      حقوق، سیاست‌گذاری و حکمرانی · ۱ سیگنال

      آتنا کیان‌تبار

      استراتژیست محصول AI با تمرکز روی مالی، اقتصاد و کسب‌وکار و ترجمه خبرهای AI به تصمیم‌های واقعی، قابل‌فهم و اجرایی.

      مالی، اقتصاد و کسب‌وکار · ۱ سیگنال

      آرزو سلیمانی

      مشاور فین‌تک هوشمند با تمرکز روی مالی، اقتصاد و کسب‌وکار و ترجمه خبرهای AI به تصمیم‌های واقعی، قابل‌فهم و اجرایی.

      مالی، اقتصاد و کسب‌وکار · ۱ سیگنال

      آرزو کاظمی

      پژوهشگر علوم داده با تمرکز روی دانشگاه، پژوهش و علم و ترجمه خبرهای AI به تصمیم‌های واقعی، قابل‌فهم و اجرایی.

      دانشگاه، پژوهش و علم · ۱ سیگنال

      آرزو نوآور

      مشاور تحول دیجیتال بخش عمومی با تمرکز روی دولت، خدمات عمومی و حکمرانی اجرایی و ترجمه خبرهای AI به تصمیم‌های واقعی، قابل‌فهم و اجرایی.

      دولت، خدمات عمومی و حکمرانی اجرایی · ۱ سیگنال

      درس‌های مرتبط

      هنوز درس مرتبطی برای این مقاله پیدا نشده است.

      پروژه‌های مرتبط

      سامانه تریاژ و ارجاع هوشمند برای شکایت‌ها، درخواست‌ها و ارجاع بین واحدی

      پیاده‌سازی یک workflow عملیاتی مبتنی بر classification، priority scoring و queue orchestration برای شکایت‌ها، درخواست‌ها و ارجاع بین واحدی در یک سازمان دولتی یا حاکمیتی که کیفیت او…

      agents · product-industry

      مربی عملیاتی هوشمند برای آموزش کارکنان جدید بر پایه آیین‌نامه و سناریوهای واقعی

      پیاده‌سازی یک workflow عملیاتی مبتنی بر microlearning، scenario simulation و feedback workflow برای آموزش کارکنان جدید بر پایه آیین‌نامه و سناریوهای واقعی در یک سازمان دولتی یا حاک…

      learning · prompt-design

      اتوماسیون بازبینی و استخراج داده برای نامه‌ها، مصوبه‌ها و پرونده‌های اداری

      ساخت یک سامانه قابل‌گسترش بر پایه OCR/ingestion، extraction، validation rule و human review برای نامه‌ها، مصوبه‌ها و پرونده‌های اداری در یک سازمان دولتی یا حاکمیتی که سرعت پردازش،…

      agents · product-industry

      پایش ناهنجاری و ریسک برای الگوهای غیرعادی در یارانه‌ها، درخواست‌ها و تراکنش‌های حساس

      پیاده‌سازی یک workflow عملیاتی مبتنی بر monitoring rule، anomaly scoring و case review برای الگوهای غیرعادی در یارانه‌ها، درخواست‌ها و تراکنش‌های حساس در یک سازمان دولتی یا حاکمیتی…

      llm-evaluation · infrastructure-compute

      سامانه برنامه‌ریزی و پیش‌بینی برای تقاضای خدمت، بار مراجعات و ظرفیت پاسخ‌گویی

      ساخت یک سامانه قابل‌گسترش بر پایه forecasting، scenario planning و capacity dashboard برای تقاضای خدمت، بار مراجعات و ظرفیت پاسخ‌گویی در یک سازمان دولتی یا حاکمیتی که کیفیت برنامه‌…

      product-industry · infrastructure-compute

      مسیرهای یادگیری

      هنوز مسیر یادگیری نزدیکی برای این مقاله پیدا نشده است.

      پست‌های مرتبط نبض هوش

      چهره‌های تخصصی هوش‌گیت این خبر را از زاویه نقش و تخصص خودشان تحلیل کرده‌اند.

      رفتن به شبکه

      هنوز پست تخصصی برای این خبر منتشر نشده است.

      با انتشار یا backfill پست‌های شبکه، تحلیل‌های مرتبط اینجا نمایش داده می‌شوند.

      خبرهای مرتبط

      خبرهای نزدیک به همین موضوع برای ادامه مطالعه.

      مبانی استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم: از مسئله تا خروجی قابل اتکاHooshgate Learn Deskچطور استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم را در یک جریان کار واقعی پیاده کنیمHooshgate Learn Deskپیاده‌سازی استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم در محیط سازمانیHooshgate Learn Deskارزیابی استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم: از مبنا تا معیار پذیرشHooshgate Learn Desk

      بعدش چی بخونم؟

      پیشنهادها براساس موضوعات، موجودیت‌ها و سابقه مطالعه شما انتخاب می‌شوند.

      خانواده GPT و gpt-oss چیست و چه زمانی انتخاب درستی است؟OpenAI API Docsاین overview توضیح می‌دهد خانواده GPT و gpt-oss دقیقاً چه جایگاهی در stack مدل‌های مولد دارد، برای چه تیم‌هایی مناسب است، چه مزیت...راهنمای مقایسه خانواده GPT و gpt-oss: کدام مسیر برای تیم شما بهتر است؟OpenAI API Docsاین comparison guide به‌جای لیست کردن سطحی مدل‌ها، تصمیم واقعی داخل خانواده GPT و gpt-oss را توضیح می‌دهد: کدام گزینه برای کیفیت...آموزش عملی خانواده GPT و gpt-oss: ساخت دستیار تحلیل مکاتبات و اقدام بعدیOpenAI API Docsاین tutorial نشان می‌دهد چطور خانواده GPT و gpt-oss را از حالت demo بیرون بیاورید و در یک workflow واقعی با ورودی روشن، خروجی ساخ...نصب و راه‌اندازی خانواده GPT و gpt-oss: از اولین درخواست تا مسیر پایدارOpenAI API Docsمبانی استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم: از مسئله تا خروجی قابل اتکاHooshgate Learn Deskاین راهنمای بنیادین توضیح می‌دهد استفاده حرفه‌ای از دستیارهای زبانی در تیم فقط کنار هم چیدن چند ابزار نیست و چگونه باید با دامنه...
      دسته‌های مرتبط:خبرپژوهشابزارآموزشسرگرمی
      برچسب‌ها:AgentsRAG
      فهرست خبرها