NirDiamant

このリポジトリは、Retrieval-Augmented Generation (RAG) システムのための様々な高度な技術を紹介しています。各技術には詳細なノートブックチュートリアルが付属しています。

基本的な会話型ボットから複雑なマルチエージェントシステムまで、Generative AI Agent技術に関する50以上のチュートリアルと実装例。

本番環境レベルのGenAIエージェントを構築するためのエンドツーエンド、コードファーストのチュートリアル。プロトタイプからエンタープライズデプロイメントまで対応。

LLMを活用するための基本概念から高度な戦略まで、実践的なJupyter Notebookチュートリアル付きの22のプロンプトエンジニアリング技術。

複雑な質問応答に向けた高度な RAG（Retrieval-Augmented Generation）ソリューションを提供するリポジトリ。高度なグラフベースのアルゴリズムを使用してタスク処理を行う

LLM向けのエージェントメモリ：会話バッファ、ベクトルストア、ナレッジグラフ、エピソード・セマンティックメモリ、MemGPT、Mem0、Letta、Zep、Graphiti、LoCoMoベンチマーク、本番パターンを網羅した30個の実行可能なJupyterノートブック。