Společnost DeepMind vytvořila jednoduchou techniku RAG, která: - snižuje halucinace o 40 % - zvyšuje relevanci odpovědí o 50 % Pojďme pochopit, jak jej použít v systémech RAG (s kódem):

Figma canvas pro vytváření pracovních postupů agenta AI. Sim je odlehčená, uživatelsky přívětivá platforma pro vytváření pracovních postupů agentů AI během několika minut. Nativně podporuje všechny hlavní LLM, vektorové databáze atd. 100% open-source se 7k+ hvězdičkami!

Získejte data připravená pro RAG z jakéhokoli nestrukturovaného souboru! @tensorlake transformuje nestrukturované dokumenty na data připravená pro RAG v několika řádcích kódu. Vrací rozvržení dokumentu, strukturovanou extrakci, ohraničující rámečky atd. Funguje na jakémkoli složitém rozvržení, ručně psaných dokumentech a vícejazyčných datech.

Model Context Protocol (MCP), jasně vysvětlený (s vizuálními prvky):

Graficky poháněný all-in-one systém RAG! RAG-Anything je graficky řízený, all-in-one multimodální systém pro zpracování dokumentů RAG postavený na LightRAG. Podporuje všechny modality obsahu v jediném integrovaném rámci. 100% open-source.

8 architektur RAG, které by měli znát všichni inženýři umělé inteligence:

Nový model vkládání snižuje náklady na vektorovou databázi o ~200x. Překonává také modely OpenAI a Cohere. Zde je kompletní rozpis (s vizuálními prvky):

Generativní vs. diskriminační modely v ML: (oblíbená otázka ML rozhovoru)

Právě jsem dal dohromady všechny své příspěvky AI Agents do jednoho PDF. Zahrnuje: - Základy agenta - LLM vs RAG vs agenti - Agentické návrhové vzory - Stavební bloky agentů - Vytváření vlastních nástrojů pomocí MCP - 12 praktických projektů pro inženýry umělé inteligence Odkaz ke stažení v dalším tweetu.

Pojďme doladit OpenAI gpt-oss (100% lokálně):