LLMs中的3种推理提示技术：

DeepMind 构建了一种简单的 RAG 技术： - 将幻觉减少 40% - 提高答案相关性 50% 让我们了解如何在 RAG 系统中使用它（附代码）：

Figma画布用于构建AI代理工作流。 Sim是一个轻量级、用户友好的平台，可以在几分钟内构建AI代理工作流。 它原生支持所有主要的LLM、向量数据库等。 100%开源，拥有超过7000颗星！

从任何非结构化文件中获取RAG准备好的数据！ @tensorlake将非结构化文档转换为RAG准备好的数据，只需几行代码。它返回文档布局、结构化提取、边界框等。 适用于任何复杂布局、手写文档和多语言数据。

模型上下文协议（MCP），清晰解释（附带视觉图示）：

一个图形驱动的全能 RAG 系统！ RAG-Anything 是一个基于 LightRAG 的图形驱动的全能多模态文档处理 RAG 系统。 它支持在一个集成框架内的所有内容模态。 100% 开源。

所有AI工程师应该了解的8种RAG架构：

一个新的嵌入模型将向量数据库的成本降低了约200倍。 它的性能也超过了OpenAI和Cohere模型。 以下是完整的分析（附带视觉效果）：

生成模型与判别模型在机器学习中的区别： （一个常见的机器学习面试问题）

我刚刚把我所有的AI代理帖子整理成一个PDF。 它涵盖了： - 代理基础 - LLM与RAG与代理 - 代理设计模式 - 代理的构建模块 - 通过MCP构建自定义工具 - 12个针对AI工程师的实践项目 下载链接在下一条推文中。