بایگانی نوشته‌ها

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌عنوان نسل جدیدی از سامانه‌های پردازش زبان طبیعی، توانمندی‌های چشم‌گیری در تولید متن، پاسخ‌گویی و خلاصه‌سازی نشان داده‌اند. با این حال، محدودیت‌هایی نظیر حافظه کوتاه‌مدت، عدم دسترسی به داده‌های به‌روز و ناتوانی در انجام وظایف پیچیده باعث شد رویکردهای مکملی همچون تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) و سیستم‌های عامل‌محور (Agentic AI) توسعه یابند. این مقاله به بررسی تطبیقی این چهار رویکرد پرداخته و آن‌ها را از نظر ساختار معماری، میزان خودمختاری، توان استدلال، تعامل با ابزارها و کاربردهای مناسب تحلیل می‌کند. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که انتخاب صحیح معماری وابسته به پیچیدگی وظیفه، نیاز به تعامل با محیط و سطح اتوماسیون مورد انتظار است.