Od ponad 2 lat doskonalę LLM-y! Oto 5 najlepszych technik dostosowywania LLM-ów, wyjaśnionych za pomocą wizualizacji:

Czym jest inżynieria kontekstu❓ I dlaczego wszyscy o tym mówią...👇 Inżynieria kontekstu szybko staje się kluczową umiejętnością dla inżynierów AI. To już nie tylko sprytne podpowiadanie; chodzi o systematyczne orkiestracje kontekstu. 🔷 Problem: Większość agentów AI nie odnosi porażki nie dlatego, że modele są złe, ale dlatego, że brakuje im odpowiedniego kontekstu do odniesienia sukcesu. Pomyśl o tym: LLM-y nie są wróżkami. Mogą działać tylko na podstawie tego, co im dasz. Inżynieria kontekstu polega na tworzeniu dynamicznych systemów, które oferują: - Odpowiednie informacje - Odpowiednie narzędzia - W odpowiednim formacie To zapewnia, że LLM może skutecznie wykonać zadanie. 🔶 Dlaczego tradycyjne inżynieria podpowiedzi nie wystarcza: Na początku skupialiśmy się na "magicznych słowach", aby uzyskać lepsze odpowiedzi. Ale w miarę jak aplikacje AI stają się coraz bardziej złożone, pełny i uporządkowany kontekst ma znacznie większe znaczenie niż sprytne sformułowania. 🔷 4 kluczowe komponenty systemu inżynierii kontekstu: 1️⃣ Dynamiczny przepływ informacji Kontekst pochodzi z wielu źródeł: użytkowników, wcześniejszych interakcji, danych zewnętrznych, wywołań narzędzi. Twój system musi inteligentnie łączyć to wszystko. 2️⃣ Inteligentny dostęp do narzędzi Jeśli twoje AI potrzebuje informacji zewnętrznych lub działań, daj mu odpowiednie narzędzia. Sformatuj wyniki tak, aby były maksymalnie przyswajalne. 3️⃣ Zarządzanie pamięcią - Krótkoterminowa: Podsumuj długie rozmowy - Długoterminowa: Zapamiętaj preferencje użytkownika w różnych sesjach 4️⃣ Optymalizacja formatu Krótka, opisowa wiadomość o błędzie zawsze przewyższa ogromny blok JSON. 🔷 Podsumowanie Inżynieria kontekstu staje się nową kluczową umiejętnością, ponieważ rozwiązuje prawdziwe wąskie gardło: nie zdolności modelu, ale architekturę informacji. W miarę jak modele stają się lepsze, jakość kontekstu staje się czynnikiem ograniczającym. Podzielę się więcej, gdy rzeczy się rozwijają i stają się bardziej konkretne! Bądź na bieżąco!! 🙌 ____ Jeśli uznałeś to za interesujące, podziel się z siecią. Znajdź mnie → @akshay_pachaar ✔️ Po więcej informacji i tutoriali na temat LLM-ów, agentów AI i uczenia maszynowego!

Destylacja wiedzy w LLM-ach, jasno wyjaśniona:

Jak LLM szkolą LLM, jasno wyjaśnione (z wizualizacjami):

Zbudujmy aplikację RAG "Czat z twoim kodem" używając Qwen3-Coder:

Aplikacja RAG zasilana przez MCP! Pozwala na RAG w zakresie: - Dźwięku - Wideo - Obrazów - I tekstu W 100% open-source, oto przewodnik krok po kroku:

Właśnie zbudowałem ostateczny serwer MCP dla Multimodal AI. Pozwala na RAG w audio, wideo, obrazach i tekście! 100% open-source, oto pełne zestawienie...👇

Transformer vs. Mieszanka Ekspertów w LLM, wyjaśnione wizualnie:

Uniwersalny Protokół Wywoływania Narzędzi! Bezpieczniejsza, niezawodna i skalowalna alternatywa dla MCP. Uniwersalny Protokół Wywoływania Narzędzi (UTCP) pozwala każdemu agentowi rozmawiać z każdym narzędziem—HTTP, gRPC, WebSocket, a nawet z lokalnym CLI—bez opakowań, opóźnień czy uzależnienia. 100% open-source.

🤖 🛡️ Cleanlab Trust Scoring Potężny system oceny zaufania Cleanlab zapobiega halucynacjom AI w obsłudze klienta, bezproblemowo integrując się z LangGraph, aby wykrywać i blokować problematyczne odpowiedzi zanim dotrą do użytkowników. Zbadaj techniczną implementację tutaj: