DeepMind bygde en enkel RAG-teknikk som: - reduserer hallusinasjoner med 40% - forbedrer svarrelevansen med 50 % La oss forstå hvordan du bruker det i RAG-systemer (med kode):

Figma-lerret for å bygge AI-agentarbeidsflyter. Sim er en lett, brukervennlig plattform for å bygge AI-agentarbeidsflyter på få minutter. Den støtter alle større LLM-er, vektor-DB-er, etc. 100 % åpen kildekode med 7k+ stjerner!

Få RAG-klare data fra en hvilken som helst ustrukturert fil! @tensorlake forvandler ustrukturerte dokumenter til RAG-klare data på noen få linjer med kode. Den returnerer dokumentoppsettet, strukturert uttrekking, markeringsrammer osv. Fungerer på alle komplekse layouter, håndskrevne dokumenter og flerspråklige data.

Model Context Protocol (MCP), tydelig forklart (med bilder):

Et grafdrevet alt-i-ett RAG-system! RAG-Anything er et grafdrevet, alt-i-ett multimodalt RAG-system for dokumentbehandling bygget på LightRAG. Den støtter alle innholdsmodaliteter innenfor ett enkelt integrert rammeverk. 100 % åpen kildekode.

8 RAG-arkitekturer alle AI-ingeniører bør kjenne til:

En ny innebyggingsmodell reduserer vektor-DB-kostnadene med ~200x. Den overgår også OpenAI- og Cohere-modeller. Her er en fullstendig oversikt (med visuelle elementer):

Generative vs. diskriminerende modeller i ML: (et populært ML-intervjuspørsmål)

Jeg har nettopp satt sammen alle AI Agents-innleggene mine i en enkelt PDF. Den dekker: - Grunnleggende om agenter - LLM vs RAG vs agenter - Agentiske designmønstre - Byggesteiner for agenter - Bygge tilpassede verktøy via MCP - 12 praktiske prosjekter for AI-ingeniører Last ned lenke i neste tweet.

La oss finjustere OpenAI gpt-oss (100 % lokalt):