Blog

שירותי פיתוח בינה מלאכותית: שאלות שכל מנהל טכנולוגיות ראשיות צריך לשאול לפני תחילת פרויקט בינה מלאכותית
בחירת שותף פיתוח מתאים בתחום הבינה המלאכותית דורשת יותר מאשר סקירת כישורים טכניים. מנהלי טכנולוגיות ראשיות (CTO) צריכים להעריך יעדים עסקיים, מוכנות נתונים, אבטחה, מדרגיות, עלויות, ניסיון ספקים, ממשל ותמיכה ארוכת טווח. מדריך זה מכסה את השאלות החיוניות שמנהיגי טכנולוגיה צריכים לשאול לפני תחילת פרויקט בינה מלאכותית, ועוזר להם להפחית סיכונים, לקבוע ציפיות ריאליות ולקבל החלטות טובות יותר לפני חתימה על חוזה פיתוח.
Blog

דבופס מול נואופס – האם המפתחים במצב טוב יותר ללא צוותי תפעול?
DevOps מאחדת מפתחים וצוותי תפעול לשליטה רבה יותר ועבודת צוות, בעוד ש-NoOps מאפשרת למפתחים לדלג על טרחת התשתית על ידי שימוש בפלטפורמות אוטומטיות. לכל אחת מהן יתרונות משלה, בהתאם לגודל הפרויקט ולצרכים. רוצים לדעת איזו פלטפורמה מתאימה ביותר לצוות שלכם? קראו את המאמר המלא.
Blog

מעבר מארכיטקטורות מונוליטיות לארכיטקטורות מיקרו-שירותים לצורך מודרניזציה של יישומים
פירוק מונולית אולי נשמע קשה, אבל זה לרוב המפתח לעדכונים מהירים יותר, קנה מידה חלק יותר וצוותים גמישים יותר. מדריך זה מסביר כיצד ומדוע לעבור למיקרו-שירותים – שלב אחר שלב. שווה קריאה מלאה אם האפליקציה שלכם מתחילה להרגיש תקועה.
Blog

בניית מערכת RAG ברמה של ייצור בעזרת LangChain ו-Redis וקטור חיפוש
מאמר זה סוקר את הארכיטקטורה המלאה של מערכת RAG (דור משופר באמצעות אחזור) ניתנת להרחבה, שנבנתה באמצעות LangChain ו-Redis וקטור חיפוש. הוא מפרק כל שכבה – החל מבליעת מסמכים ואינדוקס וקטורים ועד לתזמור מרובה דיירים ואופטימיזציה של הפקודות LLM – עם דגש חזק על עיצוב ברמת ייצור בעל השהייה נמוכה. בין אם אתם בונים עוזר בינה מלאכותית, צ’אטבוט ארגוני או שכבת אחזור ספציפית לתחום, מדריך זה מציע דפוסים מהעולם האמיתי, פשרות וטקטיקות הנדסיות כדי לעשות זאת נכון. אם אתם מתכננים לבנות משהו דומה, צרו קשר – אנו עוזרים לצוותים לארכיטקט ולהרחיב מערכות מבוססות בינה מלאכותית שפועלות תחת לחץ.