يستخدم هذا المهارة واجهة برمجة تطبيقات Tavily لاستخراج محتوى نظيف بتنسيق Markdown أو نص عادي من عناوين URL محددة. مثالي للبحث واسترجاع التوثيق وتجميع المحتوى دون الحاجة إلى كتابة كود استخراج مخصص.

أداء قاعدة البيانات الضعيف يمكن أن يبطئ التطبيقات بشكل كبير. توفر هذه المهارة 27 نمطًا محسنًا لـ PostgreSQL تغطي الفهارس وتحسين الاستعلامات وإدارة الاتصال والأمان وتصميم المخطط لتحقيق تحسينات في الأداء بمقدار 10-100 مرة.

يُمكّن Crawl4AI كشط الويب الفعال مع دعم JavaScript واستخراج قائم على المخططات وتنسيقات إخراج مرنة. يمكن للمستخدمين استخراج البيانات بدون استدعاءات LLM لأتمتة فعالة من حيث التكلفة أو استخدام استخراج مدعوم بـ LLM للمحتوى المعقد.

يواجه وكلاء AI صعوبات في التعلم من التجارب السابقة والتحسن بمرور الوقت. يوفر ReasoningBank أنماط التعلم التكيفي باستخدام AgentDB حتى يتمكن الوكلاء من تتبع المسارات، والحكم على النتائج، وتقطير الذكريات في أنماط قابلة لإعادة الاستخدام.

تواجه قواعد البيانات التقليدية صعوبات في استعلامات البحث الدلالي. يوفر AgentDB عمليات متجهية أسرع بـ 150 مرة مع أوقات بحث دون الملي ثانية لبناء أنظمة RAG وقواعد المعرفة الذكية.

تتباطأ عمليات البحث الناقلية في AgentDB مع نمو البيانات، مما يسبب تأخر في التطبيقات. توفر هذه المهارة تقنيات التكميم والفهرسة لتحقيق بحث 150 مرة أسرع مع تقليل الذاكرة 4-32 مرة مع الحفاظ على الدقة.

يتطلب بناء الوكلاء ذاتيين التعلم إعدادًا معقدًا للتعلم التعزيزي. توفر هذه المهارة قوالب وإرشادات لـ 9 خوارزميات بما في ذلك Decision Transformer و Q-Learning و Actor-Critic.

قم ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي موزعة متطورة مع تزامن دون ميلي ثانية وقدرات بحث متقدمة. تعلم كيفية تنفيذ تزامن QUIC ومقاييس المسافة المخصصة والبحث المتجهي الهجين مع البيانات الوصفية للتطبيقات الإنتاجية.

يتطلب قياس جودة الوكلاء منهجيات منظمة. توفر هذه المهارة معايير تقييم متعددة الأبعاد، وإدارة مجموعات الاختبار، والمراقبة في الإنتاج لتقييم وتحسين أداء الوكلاء باستمرار.

تقيّد نوافذ السياق المحدودة المهام المعقدة وتزيد تكاليف واجهات البرمجة. توفّر هذه المهارة تقنيات مجرّبة لمضاعفة أو ثلاثة أضعاف السعة الفعّالة للسياق عبر التكثيف، وإخفاء الملاحظات، وتحسين KV-cache، وتقسيم السياق.

السياق هو الأساس لأداء وكلاء الذكاء الاصطناعي الفعال. تعلّمك هذه المهارة كيفية فهم السياق وتصميمه وتحسينه في أنظمة الوكلاء. تعلم مبادئ الإفصاح التدريجي، وآليات الانتباه، وإدارة ميزانية السياق لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر قدرة.

التقييم اليدوي لمخرجات نماذج اللغة الكبيرة بطيء وغير متسق بين المراجعين. توفّر هذه المهارة تقنيات بمستوى إنتاجي للتقييم الآلي باستخدام نماذج اللغة كقضاة. وتشمل مقاييس تقييم مباشرة، ومقارنة زوجية مع تخفيف تحيز الموضع، ومعايرة الثقة.

يوفر هذا الدليل مراجع شاملة لـ SDK لخدمات Azure AI بما في ذلك Search و Speech و OpenAI و Vision و Translation و Document Intelligence. يساعد المطورين في العثور بسرعة على واجهات برمجة التطبيقات (APIs) وأنماط الكود المناسبة لحلول الذكاء الاصطناعي.

JSON Canvas هو تنسيق ملف مفتوح للبيانات اللانهائية المستخدمة في Obsidian. توفر هذه المهارة وثائق شاملة وإرشادات لإنشاء ملفات JSON Canvas صالحة مع العقد والحواف والمجموعات والاتصالات للوحات البصرية والخرائط الذهنية والمخططات الانسيابية.

تحتوي قاعدة بيانات ZINC على أكثر من 230 مليون مركب كيميائي متاح للشراء لأبحاث اكتشاف الأدوية. توفر هذه المهارة وصولاً برمجياً للبحث حسب معرف ZINC أو SMILES أو رمز المورد، واسترجاع البنى ثلاثية الأبعاد، وإجراء بحث التشابه للفحص الافتراضي ودراسات ربط الجزيئات.

العمل مع مجموعات البيانات الكبيرة التي تتجاوز حدود الذاكرة. يتيح zarr-python تخزين المصفوفات المقسمة مع الضغط لسير عمل حوسبة علمية سحابية أصلية.

تتيح هذه المهارة إنشاء جداول بيانات Excel وتحريرها وتحليلها باستخدام الصيغ والتنسيقات وتحليل البيانات. كما تعيد حساب الصيغ وتحقق من عدم وجود أخطاء للحصول على نتائج عالية الجودة للنشر.

يتطلب معالجة مجموعات البيانات الجدولية الكبيرة التي تتجاوز ذاكرة الوصول العشوائي أدوات متخصصة. يتيح Vaex عمليات DataFrame خارج النوى، والتقييم الكسول، ومعالجة مليارات الصفوف في الثانية على مجموعات البيانات الكبيرة جداً بالنسبة للذاكرة. مثالي للبيانات الفلكية، وسلسلة البيانات المالية، والتحليل العلمي واسع النطاق.

البيانات عالية الأبعاد يصعب تصورها وتحليلها. يقلل UMAP الأبعاد مع الحفاظ على البنية، مما يتيح تصورات واضحة ثنائية وثلاثية الأبعاد نتائج تجميع أفضل.

تُشغّل الشبكات العصبية الرسومية التطبيقات الحديثة مثل اكتشاف الأدوية، وتحليل الشبكات الاجتماعية، وأنظمة التوصية. توفر هذه المهارة قوالب جاهزة للاستخدام ووثائق لتنفيذ الشبكات العصبية الرسومية باستخدام PyTorch Geometric.