12 schede di riferimento MCP, RAG e Agents per ingegneri AI (con immagini):

1️⃣ Chiamata di funzione e MCP per LLM Prima che i MCP diventassero popolari, i flussi di lavoro dell'IA si basavano sulla tradizionale Chiamata di Funzione per l'accesso agli strumenti. Ora, il MCP sta standardizzando questo per Agenti/LLM. Il visual mostra come funzionano Chiamata di Funzione e MCP dietro le quinte. Controlla il thread qui sotto 👇

2️⃣ 4 fasi di addestramento degli LLM da zero Questa visualizzazione copre le 4 fasi di costruzione degli LLM da zero per renderli praticamente applicabili. - Pre-addestramento - Affinamento delle istruzioni - Affinamento delle preferenze - Affinamento del ragionamento Ecco il mio thread dettagliato a riguardo 👇

3️⃣ 3 Tecniche di Prompting per il Ragionamento nei LLM Questo copre tre tecniche di prompting popolari che aiutano i LLM a pensare più chiaramente prima di rispondere. - Catena di Pensiero (CoT) - Auto-Coerenza (o Voto di Maggioranza su CoT) - Albero dei Pensieri (ToT) Leggi il mio thread dettagliato a riguardo qui sotto 👇

4️⃣ Addestra LLM utilizzando altri LLM Gli LLM non apprendono solo da testi grezzi; apprendono anche gli uni dagli altri. - Llama 4 Scout e Maverick sono stati addestrati utilizzando Llama 4 Behemoth. - Gemma 2 e 3 sono stati addestrati utilizzando Gemini. Il visual spiega 3 tecniche popolari. Leggi il thread qui sotto 👇

5️⃣ Ottimizzazione supervisionata e per rinforzo nei LLM Questa visualizzazione copre la differenza tra ottimizzazione supervisionata e ottimizzazione per rinforzo. L'ottimizzazione per rinforzo ti consente di trasformare qualsiasi LLM open-source in una potenza di ragionamento senza alcun dato etichettato. Leggi il thread qui sotto 👇

6️⃣ Trasformatore vs. Miscela di Esperti negli LLM La Miscela di Esperti (MoE) è un'architettura popolare che utilizza diversi "esperti" per migliorare i modelli Transformer. Il visual qui sotto spiega come si differenziano dai Transformer. Ecco il mio thread dettagliato a riguardo👇

7️⃣ RAG vs Agentic RAG Il RAG naif recupera una sola volta e genera una sola volta, non può cercare dinamicamente ulteriori informazioni e non può ragionare su query complesse. Il RAG agentico risolve questo. Controlla il mio thread esplicativo dettagliato su questo👇

8️⃣ 5 modelli di design popolari per l'AI agentica I comportamenti agentici consentono ai LLM di affinare il loro output incorporando auto-valutazione, pianificazione e collaborazione! Questa visualizzazione illustra i 5 modelli di design popolari per costruire agenti AI. Controlla il mio thread su questo per ulteriori informazioni👇

9️⃣ 5 livelli di sistemi Agentic AI I sistemi agentici non generano solo testo; Prendono decisioni, chiamano funzioni e persino eseguono flussi di lavoro autonomi. L'immagine spiega 5 livelli di agenzia dell'intelligenza artificiale. Ho collegato il mio thread👇 esplicativo dettagliato

🔟 RAG tradizionale vs HyDE Le domande non sono semanticamente simili alle risposte, quindi il sistema può recuperare il contesto irrilevante. In HyDE, generare prima una risposta ipotetica (H) per la query. Quindi, utilizzare (H) per recuperare il contesto pertinente (C). Ho scritto un thread dettagliato a riguardo👇

1️1️⃣ ⃣ RAG vs grafico RAG Rispondere a domande che richiedono un contesto globale è difficile con il RAG tradizionale poiché recupera solo i primi k pezzi rilevanti. Graph RAG rende RAG più robusto con le strutture grafiche. Controlla il mio thread dettagliato qui sotto👇

1️2️⃣ ⃣ Memorizzazione nella cache KV La memorizzazione nella cache KV è una tecnica utilizzata per accelerare l'inferenza LLM. Ho linkato il mio thread dettagliato qui sotto👇

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.