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

1️⃣ Apelarea funcțiilor și MCP pentru LLM-uri Înainte ca MCP-urile să devină populare, fluxurile de lucru AI se bazau pe Function Calling tradițional pentru accesul la instrumente. Acum, MCP îl standardizează pentru agenți / LLM-uri. Imaginea acoperă modul în care funcționează Function Calling și MCP sub capotă. Verificați firul de mai jos 👇

2️⃣ 4 etape de formare LLM-uri de la zero Acest vizual acoperă cele 4 etape ale construirii LLM-urilor de la zero pentru a le face practic aplicabile. - Pre-instruire - Reglarea fină a instrucțiunilor - Reglarea fină a preferințelor - Reglarea fină a raționamentului Iată firul meu detaliat despre asta 👇

3️⃣ 3 tehnici de solicitare pentru raționament în LLM-uri Aceasta acoperă trei tehnici populare de solicitare care îi ajută pe LLM să gândească mai clar înainte de a răspunde. - Lanțul de gândire (CoT) - Autoconsistență (sau vot majoritar față de CoT) - Arborele gândurilor (ToT) Citiți mai jos 👇 firul meu detaliat despre asta

4️⃣ Instruiți LLM-urile folosind alte LLM-uri LLM-urile nu învață doar din text brut; De asemenea, învață unul de la celălalt. - Llama 4 Scout și Maverick au fost antrenați folosind Llama 4 Behemoth. - Gemma 2 și 3 au fost antrenate folosind Gemeni. Vizualul explică 3 tehnici populare. Citiți subiectul de mai jos 👇

5️⃣ Reglarea fină supravegheată și de armare în LLM-uri Acest vizual acoperă diferența dintre reglarea fină supravegheată și reglarea fină a armăturii. RFT vă permite să transformați orice LLM open-source într-o putere de raționament fără date etichetate. Citiți subiectul de mai jos 👇

6️⃣ Transformator vs. Amestec de experți în LLM-uri Amestecul de experți (MoE) este o arhitectură populară care folosește diferiți "experți" pentru a îmbunătăți modelele de transformator. Imaginea de mai jos explică cum diferă de Transformers. Iată firul meu detaliat despre asta👇

7️⃣ RAG vs Agentic RAG Naive RAG preia o dată și generează o dată, nu poate căuta dinamic mai multe informații și nu poate raționa prin interogări complexe. Agentic RAG rezolvă acest lucru. Verificați firul meu explicativ detaliat despre acest lucru👇

8️⃣ 5 modele populare de design Agentic AI Comportamentele agentice permit LLM-urilor să-și rafineze rezultatele prin încorporarea autoevaluării, planificării și colaborării! Această imagine descrie cele 5 modele populare de design pentru construirea agenților AI. Verificați subiectul meu pentru mai multe informații👇

9️⃣ 5 niveluri de sisteme Agentic AI Sistemele agentice nu generează doar text; Ei iau decizii, apelează funcții și chiar rulează fluxuri de lucru autonome. Imaginea explică 5 niveluri de agenție AI. Am legat firul👇 meu explicativ detaliat

🔟 RAG tradițional vs HyDE Întrebările nu sunt similare din punct de vedere semantic cu răspunsurile, astfel încât sistemul poate recupera un context irelevant. În HyDE, generați mai întâi un răspuns ipotetic (H) la interogare. Apoi, utilizați (H) pentru a prelua contextul relevant (C). Am scris un fir detaliat despre asta👇

1️⃣1️⃣ RAG vs Graph RAG Răspunsul la întrebări care necesită context global este dificil cu RAG tradițional, deoarece preia doar bucățile relevante de top. Graph RAG face RAG mai robust cu structuri grafice. Verificați subiectul meu detaliat mai jos👇

1️⃣2️⃣ Cache KV Stocarea în cache KV este o tehnică utilizată pentru a accelera inferența LLM. Am legat firul meu detaliat mai jos👇

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.