3 técnicas de incitación para razonar en LLM:

DeepMind construyó una técnica RAG simple que: - reduce las alucinaciones en un 40% - mejora la relevancia de la respuesta en un 50% Entendamos cómo usarlo en sistemas RAG (con código):

Lienzo de Figma para crear flujos de trabajo de agentes de IA. Sim es una plataforma liviana y fácil de usar para crear flujos de trabajo de agentes de IA en minutos. Es compatible de forma nativa con todos los principales LLM, bases de datos vectoriales, etc. ¡100% de código abierto con 7k + estrellas!

¡Obtenga datos listos para RAG de cualquier archivo no estructurado! @tensorlake transforma documentos no estructurados en datos listos para RAG en unas pocas líneas de código. Devuelve el diseño del documento, la extracción estructurada, los cuadros delimitadores, etc. Funciona en cualquier diseño complejo, documentos escritos a mano y datos multilingües.

Protocolo de contexto del modelo (MCP), claramente explicado (con imágenes):

¡Un sistema RAG todo en uno basado en gráficos! RAG-Anything es un sistema RAG de procesamiento de documentos multimodal todo en uno basado en gráficos basado en LightRAG. Admite todas las modalidades de contenido dentro de un único marco integrado. 100% de código abierto.

8 arquitecturas RAG que todos los ingenieros de IA deben conocer:

Un nuevo modelo de incrustación reduce los costos de la base de datos vectorial en ~200 veces. También supera a los modelos OpenAI y Cohere. Aquí hay un desglose completo (con imágenes):

Modelos generativos vs. discriminativos en ML: (una pregunta popular de la entrevista de ML)

Acabo de reunir todas mis publicaciones de AI Agents en un solo PDF. Cubre: - Fundamentos de los agentes - LLM vs RAG vs Agentes - Patrones de diseño agéntico - Bloques de construcción de agentes - Creación de herramientas personalizadas a través de MCP - 12 proyectos prácticos para ingenieros de IA Enlace de descarga en el próximo tweet.