🔵 عنوان مقاله
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح میدهد که چرا الگوهای رایج مبتنی بر vector store و RAG در مقیاس بزرگ دچار افت کیفیت میشوند: با رشد دادهها و افزایش محتوای تولیدشده توسط خود عاملها، بازیابی ناپایدار میشود و «دادهٔ زائد» انباشته میگردد. راهحلهای پیشرو با ترکیب vector و graph database و افزودن یک حافظهٔ تکاملی مبتنی بر بازخورد، امکان یادگیری تدریجی عاملها از تعاملات را فراهم میکنند و مشکل context windowهای ایستا و شکننده را برطرف میسازند. در این رویکرد یک پشتهٔ لایهای شکل میگیرد: ingest تخصصی و غنیسازی متادیتا، نمایش ترکیبی embedding+گراف، حافظهٔ چندلایه (کوتاهمدت، اپیزودیک، بلندمدت)، بازیابی هیبریدی با مسیریابی وظیفهمحور، و لایهٔ بازخورد برای ترفیع دانش مفید و هرس محتوای کهنه یا تکراری. نتیجه، زمینههای فشرده و مبتنی بر منبع برای هر وظیفه است که دقت، قابلیت کنترل، و ایمنی را بالا میبرد و هزینهٔ توکن را کاهش میدهد. جمعبندی: گذار از RAG صرف به «Context Engineering» بهعنوان یک فرایند محصولمحور، کیفیت بازیابی را پایدار میکند و با معیارهایی مانند grounded-answer rate، hit rate، تازگی، و هزینهٔ هر کار موفق، بهبود مستمر عاملها را قابلاندازهگیری میسازد.
#AgenticAI #RAG #ContextEngineering #VectorDatabases #GraphDatabases #AIAgents #Memory #Retrieval
🟣لینک مقاله:
https://thebigdataguy.substack.com/p/agentic-ai-agent-memory-and-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله توضیح میدهد که چرا الگوهای رایج مبتنی بر vector store و RAG در مقیاس بزرگ دچار افت کیفیت میشوند: با رشد دادهها و افزایش محتوای تولیدشده توسط خود عاملها، بازیابی ناپایدار میشود و «دادهٔ زائد» انباشته میگردد. راهحلهای پیشرو با ترکیب vector و graph database و افزودن یک حافظهٔ تکاملی مبتنی بر بازخورد، امکان یادگیری تدریجی عاملها از تعاملات را فراهم میکنند و مشکل context windowهای ایستا و شکننده را برطرف میسازند. در این رویکرد یک پشتهٔ لایهای شکل میگیرد: ingest تخصصی و غنیسازی متادیتا، نمایش ترکیبی embedding+گراف، حافظهٔ چندلایه (کوتاهمدت، اپیزودیک، بلندمدت)، بازیابی هیبریدی با مسیریابی وظیفهمحور، و لایهٔ بازخورد برای ترفیع دانش مفید و هرس محتوای کهنه یا تکراری. نتیجه، زمینههای فشرده و مبتنی بر منبع برای هر وظیفه است که دقت، قابلیت کنترل، و ایمنی را بالا میبرد و هزینهٔ توکن را کاهش میدهد. جمعبندی: گذار از RAG صرف به «Context Engineering» بهعنوان یک فرایند محصولمحور، کیفیت بازیابی را پایدار میکند و با معیارهایی مانند grounded-answer rate، hit rate، تازگی، و هزینهٔ هر کار موفق، بهبود مستمر عاملها را قابلاندازهگیری میسازد.
#AgenticAI #RAG #ContextEngineering #VectorDatabases #GraphDatabases #AIAgents #Memory #Retrieval
🟣لینک مقاله:
https://thebigdataguy.substack.com/p/agentic-ai-agent-memory-and-context?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Agentic AI, Agent Memory, & Context Engineering
Graph Exchange, Fall 2025 - Conference summary of Neo4j, Cognee, DeepLearning.AI and Letta
🔵 عنوان مقاله
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: بازنشستگی Bing Search API از سوی Microsoft و محدود شدن API جستوجوی Google به ۱۰ نتیجه در هر پرسش، نشانه چرخش به سمت بازیابیِ هوشمند و کنترلشده درون اکوسیستمهای خودِ این شرکتهاست. این تغییر دسترسی انبوه به دادههای وب را محدود میکند و سازمانها و توسعهدهندگان را به سمت خدمات میانجیِ مبتنی بر هوش مصنوعی سوق میدهد. در نتیجه، ارزش لایههای بازیابیِ سریع و انعطافپذیر برای RAG و گردشکارهای عاملمحور افزایش مییابد. همزمان بازیگران جدیدی مانند Perplexity و Parallel با ارائه تجربههای جستوجوی بهتر و محصولات چابکتر، استانداردها را بالاتر میبرند و فضا را برای راهکارهای تخصصی و عمودیِ بازیابی و داده باز میکنند.
#SearchAPI #AI #RAG #AgenticAI #Retrieval #Perplexity #Microsoft #Google
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/the-search-api-reset-incumbents-retreat-innovators-step-up/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: بازنشستگی Bing Search API از سوی Microsoft و محدود شدن API جستوجوی Google به ۱۰ نتیجه در هر پرسش، نشانه چرخش به سمت بازیابیِ هوشمند و کنترلشده درون اکوسیستمهای خودِ این شرکتهاست. این تغییر دسترسی انبوه به دادههای وب را محدود میکند و سازمانها و توسعهدهندگان را به سمت خدمات میانجیِ مبتنی بر هوش مصنوعی سوق میدهد. در نتیجه، ارزش لایههای بازیابیِ سریع و انعطافپذیر برای RAG و گردشکارهای عاملمحور افزایش مییابد. همزمان بازیگران جدیدی مانند Perplexity و Parallel با ارائه تجربههای جستوجوی بهتر و محصولات چابکتر، استانداردها را بالاتر میبرند و فضا را برای راهکارهای تخصصی و عمودیِ بازیابی و داده باز میکنند.
#SearchAPI #AI #RAG #AgenticAI #Retrieval #Perplexity #Microsoft #Google
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/the-search-api-reset-incumbents-retreat-innovators-step-up/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The New Stack
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up
Google and Bing are restricting their search APIs, creating opportunities for new players to build the next generation of search infrastructure.
🔵 عنوان مقاله
Perplexity Launches Search API to Power Next-Gen AI Applications (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
پرپلکسی با معرفی Search API یک سرویس جستوجوی بلادرنگ ارائه کرده که از فهرستی با پوشش صدها میلیارد صفحه وب تغذیه میشود و در هر ثانیه دهها هزار سند را بهروزرسانی میکند. این API قطعات وب از پیش رتبهبندیشده را برمیگرداند تا مدلها بدون ساختن خزنده و رنکینگ اختصاصی، به اطلاعات تازه و مرتبط دسترسی داشته باشند. این سرویس برای ایجنتهای هوشمند و retrieval‑augmented (RAG) طراحی شده و با سادهکردن فرآیند گراند کردن LLMs و کاهش پیشپردازش، ادغام را سریعتر میکند. نتایج اولیه بنچمارکهای open-source نشان میدهد کیفیت خروجی و تأخیر آن از جایگزینها بهتر است، و ابزارهای توسعهدهنده نیز امکان پروتوتایپسازی سریع را فراهم میکنند.
#Perplexity #SearchAPI #RAG #LLMs #AIAgents #WebSearch #DeveloperTools #APIs
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/news/2025/09/perplexity-search-api/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Perplexity Launches Search API to Power Next-Gen AI Applications (2 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
پرپلکسی با معرفی Search API یک سرویس جستوجوی بلادرنگ ارائه کرده که از فهرستی با پوشش صدها میلیارد صفحه وب تغذیه میشود و در هر ثانیه دهها هزار سند را بهروزرسانی میکند. این API قطعات وب از پیش رتبهبندیشده را برمیگرداند تا مدلها بدون ساختن خزنده و رنکینگ اختصاصی، به اطلاعات تازه و مرتبط دسترسی داشته باشند. این سرویس برای ایجنتهای هوشمند و retrieval‑augmented (RAG) طراحی شده و با سادهکردن فرآیند گراند کردن LLMs و کاهش پیشپردازش، ادغام را سریعتر میکند. نتایج اولیه بنچمارکهای open-source نشان میدهد کیفیت خروجی و تأخیر آن از جایگزینها بهتر است، و ابزارهای توسعهدهنده نیز امکان پروتوتایپسازی سریع را فراهم میکنند.
#Perplexity #SearchAPI #RAG #LLMs #AIAgents #WebSearch #DeveloperTools #APIs
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/news/2025/09/perplexity-search-api/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
InfoQ
Perplexity Launches Search API to Power Next-Gen AI Applications
Perplexity has introduced the Search API, opening up access to the same infrastructure that underpins its public answer engine. With coverage of hundreds of billions of webpages and infrastructure tuned for AI-heavy workloads, the new API is aimed at developers…