LLMs中的3種推理提示技術：

DeepMind 建立了一種簡單的 RAG 技術： - 將幻覺減少 40% - 提高答案相關性 50% 讓我們了解如何在 RAG 系統中使用它（附代碼）：

Figma畫布用於構建AI代理工作流。 Sim是一個輕量級、用戶友好的平台，可以在幾分鐘內構建AI代理工作流。 它原生支持所有主要的LLM、向量數據庫等。 100%開源，擁有超過7000顆星！

從任何非結構化文件中獲取RAG準備好的數據！ @tensorlake將非結構化文檔轉換為RAG準備好的數據，只需幾行代碼。它返回文檔佈局、結構化提取、邊界框等。 適用於任何複雜佈局、手寫文檔和多語言數據。

模型上下文協議（MCP），清晰解釋（附帶視覺圖示）：

一個圖形驅動的全能 RAG 系統！ RAG-Anything 是一個基於 LightRAG 的圖形驅動的全能多模態文檔處理 RAG 系統。 它支持在一個集成框架內的所有內容模態。 100% 開源。

所有AI工程師應該了解的8種RAG架構：

一個新的嵌入模型將向量資料庫的成本降低了約200倍。 它的性能也超過了OpenAI和Cohere模型。 以下是完整的分析（附帶視覺效果）：

生成模型與判別模型在機器學習中的區別： （一個常見的機器學習面試問題）

我剛剛把我所有的AI代理帖子整理成一個PDF。 它涵蓋了： - 代理基礎 - LLM與RAG與代理 - 代理設計模式 - 代理的構建模塊 - 通過MCP構建自定義工具 - 12個針對AI工程師的實踐項目 下載鏈接在下一條推文中。