NirDiamant

Kho lưu trữ này giới thiệu các kỹ thuật nâng cao khác nhau cho hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG). Mỗi kỹ thuật đều có hướng dẫn chi tiết qua notebook.

Hơn 50 hướng dẫn và triển khai cho các kỹ thuật Generative AI Agent, từ bot trò chuyện cơ bản đến các hệ thống đa agent phức tạp.

Hướng dẫn toàn diện, theo trường phái code-first để xây dựng GenAI agent cấp độ sản xuất. Từ nguyên mẫu đến triển khai doanh nghiệp.

22 kỹ thuật prompt engineering với các hướng dẫn thực hành qua Jupyter Notebook, từ các khái niệm cơ bản đến chiến lược nâng cao để khai thác LLM.

Kho lưu trữ này cung cấp giải pháp Retrieval-Augmented Generation (RAG) nâng cao cho việc trả lời câu hỏi phức tạp. Nó sử dụng thuật toán dựa trên đồ thị tinh vi để xử lý các tác vụ.

Bộ nhớ tác nhân cho LLM: 30 sổ tay Jupyter có thể chạy được, bao gồm bộ đệm hội thoại, kho lưu trữ vector, đồ thị tri thức, bộ nhớ tình tiết và ngữ nghĩa, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, điểm chuẩn LoCoMo và các mô hình sản xuất.