OpenAI gpt-oss を微調整しましょう (100% ローカルで):

エージェント用に人間のようなメモリを構築します(オープンソース)! すべてのエージェントおよびRAGシステムは、リアルタイムの知識更新と高速データ取得に苦労しています。 Zepは、継続的に進化し、時間的に認識するナレッジグラフでこれらの問題を解決します。 人間と同様に、Zep はエージェントの記憶をエピソードに整理し、これらのエピソードからエンティティとその関係を抽出し、ナレッジ グラフに保存します。 (読みながら下の画像を参照してください) 1) エピソード サブグラフ: タイムスタンプ付きの生データをキャプチャし、履歴を簡単に検索できるようにすべての詳細を保持します。 2) セマンティック エンティティ サブグラフ: エンティティ (例: "Alice"、"Google") と事実 ("Alice は Google で働いています") を抽出します。すべてがバージョン管理されているため、古い情報は置き換えられます。 3) コミュニティサブグラフ: 関連するエンティティをクラスターにグループ化し、要約を表示してより迅速に取得します。 Zepは、MemGPTなどのツールと比較して、最大18.5%高い精度と90%低い遅延を実現します。 完全にオープンソースです!

企業は、1 つではなく、100 を超える RAG データ ソースを構築しています。 - Microsoft は M365 製品で出荷します。 - Google は Vertex AI Search でこれを出荷します。 - AWS は Amazon Q Business で出荷します。 200 +ソース(100%ローカル)を超えるMCPを利用したRAGを構築しましょう。

AI エンジニア向けの 12 の MCP、RAG、およびエージェントのチート シート (ビジュアル付き):

ChatGPT のような会話型 LLM アプリを 3 つのステップで評価します (オープンソース)。 1 ターンのタスクとは異なり、会話は複数のメッセージにわたって展開されます。 これは、LLM の動作が、ワンショット出力で正確であるだけでなく、ターン全体で一貫性があり、準拠し、コンテキストを認識している必要があることを意味します。 DeepEvalでは、わずか3つのステップでそれを行うことができます。 1) マルチターンテストケースをConversationalTestCaseとして定義します。 2) ConversationalGEval を使用して平易な英語でメトリックを定義します。 3) 評価を実行します。 完成です！ これにより、どの会話が成功し、どの会話が失敗したかの詳細な内訳と、スコアの分布が表示されます。 さらに、個々のターンを検査するための完全な UI も利用できます。 これには2つの良い点があります。 - パイプライン全体のセットアップは非常に簡単で、必要なコードはわずか数行です。 - DeepEval は 100% オープンソースで、~10 つ星を獲得しており、簡単にセルフホストできるため、データは必要な場所に保持されます。 コメントでリポジトリを見つけてください!

36M+ベクトルを<0.03秒でクエリするRAGシステムを構築しました。 使用されている手法により、RAG のメモリ効率は 32 倍になります。 以下のコードで詳細な内訳を確認してください。

- Google マップはグラフ ML を使用して ETA を予測します - Netflixは推奨事項にグラフML(GNN)を使用しています - Spotify は推奨事項にグラフ ML (HGNN) を使用しています - Pinterest は推奨事項にグラフ ML(PingSage)を使用しています グラフ特徴量エンジニアリングの知っておくべき 6 つの方法 (コード付き) は次のとおりです。

私はJupyter Notebooksを9年以上使用しています。 ここでは、ほとんどのユーザーが気づいていない 5 つの隠れた機能を紹介します。

AI エージェントのバックエンドが欠けています。 Motiaは、API、バックグラウンドジョブ、イベント、エージェントがプラグアンドプレイのステップにすぎない統合システムです。 - Python、JS、TypeScript を同じワークフローで使用 - 組み込みの可観測性 - ワンクリック展開 100%オープンソース。

誰でもデータベースエンジニアになれるMCPサーバ(オープンソース)! @MongoDB、Claude、Cursor、GitHub Copilot などの AI ツールが MongoDB デプロイと直接通信できる MCP サーバーをリリースしたばかりです。 つまり、誰でも(技術的または非技術的)次のように言えるようになった。 - 「最もアクティブなユーザーを表示する」 - 「読み取り専用アクセス権を持つ新しいデータベース・ユーザーを作成する」 - 「注文コレクションのスキーマは何ですか?」 ...残りはエージェントに任せます。 手動でクエリを入力したり、構文を記憶したりする必要はありません。 このMCPサーバーは、以下で動作します。 -地図帳 - コミュニティエディション - エンタープライズアドバンスド 本番グレードのクエリを書くために必要なのは英語だけです。 100%オープンソース!次のツイートにリンクしてください。 本日提携してくれた #MongoDB チームに感謝します!