Să reglam OpenAI gpt-oss (100% local):

Construiește o memorie asemănătoare cu cea umană pentru agenții tăi (open-source)! Fiecare sistem agentic și RAG se luptă cu actualizări de cunoștințe în timp real și cu recuperarea rapidă a datelor. Zep rezolvă aceste probleme cu graficul său de cunoștințe în continuă evoluție și conștient de timp. Ca și oamenii, Zep organizează amintirile unui agent în episoade, extrage entități și relațiile lor din aceste episoade și le stochează într-un grafic de cunoștințe: (consultați imaginea de mai jos pe măsură ce citiți) 1) Subgraful episodului: Captează date brute cu marcaje temporale, păstrând fiecare detaliu pentru o căutare istorică ușoară. 2) Subgraful entității semantice: Extrage entități (de exemplu, "Alice", "Google") și fapte ("Alice lucrează la Google"). Totul este versionat, astfel încât informațiile învechite sunt înlocuite. 3) Subgraful comunității: Grupează entitățile conexe în clustere, cu rezumate pentru o recuperare mai rapidă. Zep oferă o precizie cu până la 18,5% mai mare, cu o latență cu 90% mai mică în comparație cu instrumente precum MemGPT. Este complet open-source!

Întreprinderile construiesc RAG peste 100 de surse de date, nu una! - Microsoft îl livrează în produsele M365. - Google îl livrează în Vertex AI Search. - AWS îl livrează în Amazon Q Business. Să construim un RAG alimentat de MCP peste 200+ surse (100% locale):

12 Fișe de trucuri MCP, RAG și agenți pentru inginerii AI (cu imagini):

Evaluați aplicațiile LLM conversaționale precum ChatGPT în 3 pași (open-source). Spre deosebire de sarcinile cu o singură tură, conversațiile se desfășoară pe mai multe mesaje. Aceasta înseamnă că comportamentul LLM trebuie să fie consecvent, conform și conștient de context de-a lungul virajelor, nu doar precis în ieșirea dintr-o singură lovitură. În DeepEval, puteți face acest lucru cu doar 3 pași: 1) Definiți cazul de testare cu mai multe ture ca un ConversationalTestCase. 2) Definiți o metrică cu ConversationalGEval în limba engleză simplă. 3) Rulați evaluarea. Făcut! Acest lucru va oferi o defalcare detaliată a conversațiilor care au trecut și care au eșuat, împreună cu o distribuție a scorului. Mai mult, primești și o interfață de utilizare completă pentru a inspecta virajele individuale. Există două lucruri bune despre asta: - Întreaga conductă este extrem de simplu de configurat și necesită doar câteva linii de cod. - DeepEval este 100% open-source cu ~10k stele și îl puteți găzdui cu ușurință, astfel încât datele să rămână acolo unde doriți. Găsiți depozitul în comentarii!

Am construit un sistem RAG care interoghează vectori de 36M+ în <0,03 secunde. Tehnica folosită face ca memoria RAG 32x să fie eficientă! Verificați defalcarea detaliată cu codul de mai jos:

- Google Maps folosește ML grafic pentru a prezice ETA - Netflix folosește graficul ML (GNN) în recomandare - Spotify folosește graficul ML (HGNN) în recomandare - Pinterest folosește graficul ML (PingSage) în recomandare Iată 6 moduri obligatorii de a cunoaște pentru ingineria caracteristicilor grafice (cu cod):

Folosesc Jupyter Notebooks de peste 9 ani. Iată 5 caracteristici ascunse pe care le-am descoperit și de care majoritatea utilizatorilor nu sunt conștienți:

Backend-ul lipsă pentru agenții tăi AI! Motia este un sistem unificat în care API-urile, lucrările de fundal, evenimentele și agenții sunt doar pași plug-and-play. - Python, JS și TypeScript în același flux de lucru - Observabilitate încorporată - Implementare cu un singur clic 100% open-source.

Un server MCP care face pe oricine inginer de baze de date (open-source)! @MongoDB lansat un server MCP care permite instrumentelor AI precum Claude, Cursor și GitHub Copilot să vorbească direct cu o implementare MongoDB. Asta înseamnă că oricine (tehnic sau non) poate spune acum: - "Arată-mi cei mai activi utilizatori" - "Creați un nou utilizator de bază de date cu acces doar în citire" - "Care este schema pentru colectarea comenzilor mele?" ... și lăsați agentul să se ocupe de restul. Nu este nevoie să tastați interogări manuale sau să memorați sintaxa. Acest server MCP funcționează prin: -Atlas - Ediția comunității - Avansat pentru întreprinderi Engleza este tot ce aveți nevoie acum pentru a scrie interogări de producție. 100% open-source! Link în următorul tweet. Mulțumim echipei #MongoDB pentru parteneriatul de astăzi!