🤖 ‏ معماری ۹ لایه در سیستم‌های Agentic RAG

‏توسعه سیستم‌های RAG عامل‌محور فراتر از انتخاب یک مدل زبانی است. برای انتقال از چت‌بات‌های ساده به جریان‌های کاری خودمختار، باید معماری جامعی شامل ۹ لایه کلیدی را پیاده‌سازی کرد.

‏

🔹 ‏ استقرار (Deployment): استفاده از زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر مانند Groq و AWS برای استنتاج سریع.
🔹 ‏ ارزیابی (Evaluation): سنجش دقیق با ابزارهایی نظیر LangSmith و Ragas برای شناسایی توهمات مدل.
🔹 ‏ موتورهای منطقی (LLMs): بهره‌گیری از مدل‌های پیشرفته برای ایجاد تعادل بین هوش، سرعت و هزینه.
🔹 ‏ فریم‌ورک‌ها: مدیریت منطق اجرایی و اتصال ابزارها با کمک LangChain یا DSPy.
🔹 ‏ پایگاه داده برداری (Vector DBs): ذخیره‌سازی کارآمد داده‌ها در سیستم‌هایی مثل Pinecone یا Milvus.
🔹 ‏ تولید Embeddings: تبدیل متن به بازنمایی‌های معنایی غنی توسط مدل‌های Nomic یا Voyage AI.
🔹 ‏ استخراج داده: پارس اسناد غیرساختارمند با ابزارهایی نظیر Firecrawl یا LlamaParse.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#Agentic_RAG #Vector_DBs