LLM における推論のための 3 つのプロンプト手法:

DeepMind は、次のようなシンプルな RAG テクニックを構築しました。 - 幻覚を40%軽減 - 回答の関連性を 50% 向上 RAGシステムでの使用方法を理解しましょう(コード付き)。

Figma canvas を使用して AI エージェントのワークフローを構築します。 Sim は、AI エージェント ワークフローを数分で構築できる軽量でユーザーフレンドリーなプラットフォームです。 すべての主要な LLM、Vector DB などをネイティブにサポートします。 100%オープンソースで7k+スター!

非構造化ファイルからRAG対応データを取得! @tensorlakeは、非構造化ドキュメントを数行のコードでRAG対応データに変換します。ドキュメントレイアウト、構造化抽出、境界ボックスなどを返します。 複雑なレイアウト、手書きのドキュメント、多言語データで動作します。

モデル コンテキスト プロトコル (MCP)、明確に説明されています (ビジュアル付き):

グラフを活用したオールインワンRAGシステム! RAG-Anythingは、LightRAG上に構築されたグラフ駆動型のオールインワンマルチモーダルドキュメント処理RAGシステムです。 単一の統合フレームワーク内ですべてのコンテンツモダリティをサポートします。 100%オープンソース。

すべての AI エンジニアが知っておくべき 8 つの RAG アーキテクチャ:

新しい埋め込みモデルにより、ベクトル DB のコストが ~200 倍削減されます。 また、OpenAI や Cohere モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。 完全な内訳は次のとおりです (ビジュアル付き)。

ML における生成モデルと判別モデル: (ML 面接の一般的な質問)

AI エージェントの投稿をすべて 1 つの PDF にまとめました。 内容は以下の通りです。 - エージェントの基礎 - LLM vs RAG vs エージェント - エージェント設計パターン - エージェントの構成要素 - MCPを介したカスタムツールの構築 - AIエンジニア向けの12のハンズオンプロジェクト 次のツイートのダウンロードリンク。