NirDiamant

Este repositorio muestra varias técnicas avanzadas para sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Cada técnica cuenta con un tutorial detallado en un notebook.

Más de 50 tutoriales e implementaciones para técnicas de agentes de IA generativa, desde bots conversacionales básicos hasta sistemas multiagente complejos.

Tutoriales de extremo a extremo y orientados a código para construir agentes GenAI de nivel de producción. Desde el prototipo hasta el despliegue empresarial.

22 técnicas de ingeniería de prompts con tutoriales prácticos en Jupyter Notebook, desde conceptos fundamentales hasta estrategias avanzadas para aprovechar los LLMs.

Este repositorio ofrece una solución avanzada de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para responder preguntas complejas. Utiliza algoritmos sofisticados basados en grafos para gestionar las tareas.

Memoria de agente para LLMs: 30 notebooks de Jupyter ejecutables que cubren buffers de conversación, almacenes vectoriales, grafos de conocimiento, memoria episódica y semántica, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, benchmarks LoCoMo y patrones de producción.