NirDiamant

Ce dépôt présente diverses techniques avancées pour les systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). Chaque technique dispose d'un tutoriel détaillé sous forme de notebook.

Plus de 50 tutoriels et implémentations pour les techniques d'agents d'IA générative, des bots conversationnels de base aux systèmes multi-agents complexes.

Tutoriels de bout en bout axés sur le code pour construire des agents GenAI de qualité production, du prototype au déploiement en entreprise.

22 techniques de prompt engineering avec des tutoriels Jupyter Notebook pratiques, des concepts fondamentaux aux stratégies avancées pour exploiter les LLM.

Ce dépôt propose une solution avancée de génération augmentée par récupération (RAG) pour répondre à des questions complexes, utilisant des algorithmes basés sur des graphes.

Mémoire d'agent pour LLM : 30 notebooks Jupyter exécutables couvrant les tampons de conversation, les magasins vectoriels, les graphes de connaissances, la mémoire épisodique et sémantique, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, les benchmarks LoCoMo et les modèles de production.