12 MCP, RAG en Agents spiekbriefjes voor AI-ingenieurs (met visuals):

1️⃣ Functieaanroepen & MCP voor LLM's Voordat MCP's populair werden, vertrouwden AI-werkstromen op traditionele functieaanroepen voor toegang tot tools. Nu standaardiseert MCP het voor Agents/LLM's. De afbeelding laat zien hoe functieaanroepen & MCP onder de motorkap werken. Bekijk de thread hieronder 👇

2️⃣ 4 fasen van training van LLM's vanaf nul Deze visual dekt de 4 fasen van het bouwen van LLM's vanaf nul om ze praktisch toepasbaar te maken. - Voortraining - Instructie-fijnstelling - Voorkeur-fijnstelling - Redenering-fijnstelling Hier is mijn gedetailleerde draad hierover 👇

3️⃣ 3 Prompting Technieken voor Redeneren in LLM's Dit behandelt drie populaire prompting technieken die LLM's helpen om duidelijker na te denken voordat ze antwoorden. - Chain of Thought (CoT) - Self-Consistency (of Meerderheidsstemmen over CoT) - Tree of Thoughts (ToT) Lees mijn gedetailleerde draad erover hieronder 👇

4️⃣ Train LLM's met andere LLM's LLM's leren niet alleen van ruwe tekst; ze leren ook van elkaar. - Llama 4 Scout & Maverick zijn getraind met Llama 4 Behemoth. - Gemma 2 en 3 zijn getraind met Gemini. De visual legt 3 populaire technieken uit. Lees de thread hieronder 👇

5️⃣ Gecontroleerd & Versterkend fijn-tunen in LLM's Deze visual behandelt het verschil tussen gecontroleerd fijn-tunen en versterkend fijn-tunen. RFT stelt je in staat om elke open-source LLM om te vormen tot een redeneermachine zonder gelabelde data. Lees de thread hieronder 👇

6️⃣ Transformer vs. Mixture of Experts in LLMs Mixture of Experts (MoE) is een populaire architectuur die verschillende "experts" gebruikt om Transformer-modellen te verbeteren. De onderstaande visual legt uit hoe ze verschillen van Transformers. Hier is mijn gedetailleerde thread hierover👇

7️⃣ RAG vs Agentic RAG Naïeve RAG haalt één keer op en genereert één keer, het kan niet dynamisch naar meer informatie zoeken, en het kan niet redeneren door complexe vragen. Agentic RAG lost dit op. Bekijk mijn gedetailleerde uitlegthread hierover👇

8️⃣ 5 populaire Agentic AI ontwerppatronen Agentic gedragingen stellen LLM's in staat om hun output te verfijnen door zelfevaluatie, planning en samenwerking op te nemen! Deze visual toont de 5 populaire ontwerppatronen voor het bouwen van AI-agenten. Bekijk mijn thread hierover voor meer info👇

9️⃣ 5 niveaus van Agentic AI-systemen Agentische systemen genereren niet alleen tekst; Ze nemen beslissingen, roepen functies aan en voeren zelfs autonome workflows uit. De visual legt 5 niveaus van AI-agency uit. Ik heb mijn gedetailleerde uitlegthread👇 gelinkt

🔟 Traditionele RAG versus HyDE Vragen zijn semantisch niet vergelijkbaar met antwoorden, dus het systeem kan irrelevante context ophalen. Genereer in HyDE eerst een hypothetisch antwoord (H) op de query. Gebruik vervolgens (H) om relevante context (C) op te halen. Ik schreef er👇 een gedetailleerde thread over

1️1️⃣ ⃣ RAG versus grafiek RAG Het beantwoorden van vragen die een globale context nodig hebben, is moeilijk met traditionele RAG, omdat het alleen de top-k relevante brokken ophaalt. Graph RAG maakt RAG robuuster met graph structures. Bekijk mijn gedetailleerde thread hieronder👇

1️2️⃣ ⃣ KV caching KV-caching is een techniek die wordt gebruikt om LLM-inferentie te versnellen. Ik heb mijn gedetailleerde thread hieronder👇 gelinkt

That's a wrap! If you found it insightful, reshare it with your network. Find me → @_avichawla Every day, I share tutorials and insights on DS, ML, LLMs, and RAGs.