Практичне керівництво з створення самооптимізуючого пайплайна агентного RAG
Практичне керівництво з створення самооптимізуючого пайплайна агентного RAG
Знайдено практичне керівництво з робочим кодом для створення агентного RAG пайплайна, що оптимізується самостійно.
Нашли практичне керівництво з робочим кодом по створенню самооптимізуючогося пайплайна агентного RAG для задач проектування клінічних досліджень у сфері охорони здоров'я.
Чому це важливо
АналітикаЦе керівництво може значно спростити процес проектування клінічних досліджень, використовуючи новітні технології AI.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
10 GitHub-репозиторіїв, які допоможуть стати AI-інженером за 90 днів
Стати AI-інженером сьогодні — це не лише про моделі та промпти. Більша частина реальної роботи будується навколо агентів, RAG-систем, оркестрації (orchestration), векторних баз даних (vector databases) та AI-інфраструктури.
Підбірка GitHub репозиторіїв для SEO та пошуку за ключами
8 перевірених open-source репозиторіїв на GitHub для збору семантики, технічного аудиту сайтів та Generative Engine Optimization (GEO).
Фреймворк LangChain
Найпопулярніший відкритий фреймворк (доступний на Python та TypeScript) для створення застосунків на базі великих мовних моделей. Надає сотні готових модулів для об'єднання LLM із документами, векторними базами даних, API-інструментами та пам'яттю (Chains).
AST Chunking for Codebases
Методологія інтелектуального розбиття кодових файлів для векторного пошуку виключно по синтаксичних межах мови програмування (Tree-sitter) замість нарізки за фіксованою кількістю рядків чи символів.