3 teknik prompting untuk penalaran dalam LLM:

DeepMind membangun teknik RAG sederhana yang: - mengurangi halusinasi sebesar 40% - meningkatkan relevansi jawaban sebesar 50% Mari kita pahami cara menggunakannya dalam sistem RAG (dengan kode):

Kanvas Figma untuk membangun alur kerja agen AI. Sim adalah platform yang ringan dan mudah digunakan untuk membangun alur kerja agen AI dalam hitungan menit. Ini secara asli mendukung semua LLM utama, DB Vektor, dll. 100% open-source dengan 7k+ bintang!

Dapatkan data siap RAG dari file tidak terstruktur apa pun! @tensorlake mengubah dokumen tidak terstruktur menjadi data siap RUG dalam beberapa baris kode. Ini mengembalikan tata letak dokumen, ekstraksi terstruktur, kotak pembatas, dll. Bekerja pada tata letak yang kompleks, dokumen tulisan tangan, dan data multibahasa.

Model Context Protocol (MCP), dijelaskan dengan jelas (dengan visual):

Sistem RAG all-in-one bertenaga grafik! RAG-Anything adalah sistem RAG pemrosesan dokumen multimoda all-in-one yang digerakkan oleh grafik yang dibangun di atas LightRAG. Ini mendukung semua modalitas konten dalam satu kerangka kerja terintegrasi. 100% sumber terbuka.

8 arsitektur RAG yang harus diketahui semua Insinyur AI:

Model penyematan baru memotong biaya DB vektor sebesar ~200x. Ini juga mengungguli model OpenAI dan Cohere. Berikut rincian lengkap (dengan visual):

Model generatif vs. diskriminatif dalam ML: (pertanyaan wawancara ML yang populer)

Saya baru saja mengumpulkan semua posting Agen AI saya dalam satu PDF. Ini meliputi: - Dasar-dasar agen - LLM vs RAG vs Agen - Pola desain agen - Blok Bangunan Agen - Membangun alat khusus melalui MCP - 12 proyek langsung untuk Insinyur AI Tautan unduhan di tweet berikutnya.