NirDiamant

Este repositório apresenta várias técnicas avançadas para sistemas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG). Cada técnica possui um tutorial detalhado em notebook.

Mais de 50 tutoriais e implementações de técnicas de agentes de IA Generativa, desde bots conversacionais básicos até sistemas multiagentes complexos.

Tutoriais ponta a ponta focados em código para construir agentes de GenAI em nível de produção. Do protótipo à implantação empresarial.

22 técnicas de engenharia de prompt com tutoriais práticos em Jupyter Notebook, desde conceitos fundamentais até estratégias avançadas para aproveitar LLMs.

Este repositório fornece uma solução avançada de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para perguntas e respostas complexas. Utiliza algoritmos baseados em grafos sofisticados para lidar com as tarefas.

Memória de agente para LLMs: 30 notebooks Jupyter executáveis cobrindo buffers de conversação, armazenamentos vetoriais, grafos de conhecimento, memória episódica e semântica, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, benchmarks LoCoMo e padrões de produção.