3 tecniche di prompting per il ragionamento nei LLM:

DeepMind ha sviluppato una semplice tecnica RAG che: - riduce le allucinazioni del 40% - migliora la pertinenza delle risposte del 50% Comprendiamo come utilizzarla nei sistemi RAG (con codice):

Canvas di Figma per costruire flussi di lavoro per agenti AI. Sim è una piattaforma leggera e intuitiva per costruire flussi di lavoro per agenti AI in pochi minuti. Supporta nativamente tutti i principali LLM, DB vettoriali, ecc. 100% open-source con oltre 7k stelle!

Ottieni dati pronti per RAG da qualsiasi file non strutturato! @tensorlake trasforma documenti non strutturati in dati pronti per RAG in poche righe di codice. Restituisce il layout del documento, estrazione strutturata, riquadri di delimitazione, ecc. Funziona su qualsiasi layout complesso, documenti scritti a mano e dati multilingue.

Protocollo di Contesto del Modello (MCP), spiegato chiaramente (con immagini):

Un sistema RAG tutto-in-uno alimentato da grafi! RAG-Anything è un sistema RAG di elaborazione documentale multimodale, guidato da grafi, costruito su LightRAG. Supporta tutte le modalità di contenuto all'interno di un unico framework integrato. 100% open-source.

8 architetture RAG che tutti gli ingegneri AI dovrebbero conoscere:

Un nuovo modello di embedding riduce i costi del DB vettoriale di circa 200 volte. Inoltre, supera i modelli di OpenAI e Cohere. Ecco un'analisi completa (con immagini):

Modelli generativi vs. modelli discriminativi in ML: (una domanda popolare nei colloqui di ML)

Ho appena messo insieme tutti i miei post sugli Agenti AI in un unico PDF. Copre: - Fondamenti degli agenti - LLM vs RAG vs Agenti - Modelli di design agentico - Blocchi costitutivi degli agenti - Creazione di strumenti personalizzati tramite MCP - 12 progetti pratici per ingegneri AI Link per il download nel prossimo tweet.