Ինչպես կառուցել AI հետազոտական գործակալ՝ մեջբերումներով
Այս ձեռնարկը ուսումնասիրում է, թե ինչպես կառուցել հուսալի AI հետազոտական գործակալ, որն ապահովում է ստուգելի մեջբերումներ՝ կանխելով «հալյուցինացիաների» խնդիրը: Ինտեգրելով Valyu DeepResearch հարթակը Python կամ TypeScript հավելվածների հետ՝ մշակողները կարող են ստեղծել համակարգ, որը հավաքագրում է ապացույցներ, ստուգում աղբյուրների հղումները և գեներացնում կառուցվածքային Markdown հաշվետվություն: Գործընթացը ներառում է հետազոտական հարցի սահմանում, JSON սխեմայի կիրառում և արդյունքների կապակցում աղբյուրների մետատվյալների հետ: Այս ճարտարապետությունը երաշխավորում է, որ յուրաքանչյուր պնդում հիմնված է պաշտոնական փաստաթղթերի վրա, ինչը թույլ է տալիս օգտատերերին անմիջապես ստուգել ապացույցները: Հոդվածը տրամադրում է գործնական ուղեցույց՝ ներառյալ հետազոտական սպեցիֆիկացիան և կոդի օրինակներ՝ ցույց տալով, թե ինչպես ստեղծել աուդիտի ենթակա համակարգ տեխնիկական որոշումների կայացման համար:
This is a summary. Read the full article at the original source:
Dev.toԿապակցված
Gemini 4-ը հաղթել է բենչմարկներում. ինչու է դա ավելի քիչ խոսում մոդելի որակի մասին
Google-ը ներկայացրել է Gemini 4 Argon-ը, որը, ըստ պաշտոնական տվյալների, առաջատար է 18 բենչմարկներից 12-ում: Այնուամենայնիվ, փորձագետները նշում են, որ…
Արհեստական բանականության այս փորձագետները ցանկանում են բարձր ռիսկային հետազոտություններն իրականացնել բաց ձևաչափով
Trillium Labs-ը՝ արհեստական բանականության հետազոտական նոր կազմակերպությունը, մարտահրավեր է նետում ոլորտի այն նորմին, ըստ որի բարձր ռիսկային հետազոտութ…
OpenAI-ն գործարկել է Dots-ը՝ բիզնեսին ուղղված AI գործիք
OpenAI-ն պաշտոնապես ներկայացրել է «Dots»-ը՝ նոր արտադրանք, որը դիրքավորվում է որպես Muse-ի նման ստեղծագործական AI գործիքների բիզնես-կենտրոնացված այլըն…