📄️ Nodos Gaia con conocimientos a largo plazo
La aplicación LLM requiere tanto memoria a largo plazo como a corto plazo. La memoria a largo plazo incluye conocimientos factuales, hechos históricos, relatos de fondo, etc. Para mantener la coherencia interna de los conocimientos, es mejor añadirlos al contexto en forma de capítulos completos en lugar de pequeños fragmentos de texto.
📄️ Llamada a herramientas externas
La llamada a herramientas es uno de los modos de interacción verdaderamente "nativos de LLM" que nunca antes había existido.
📄️ Traducción agéntica en Gaia
La traducción agéntica del profesor Andrew Ng es una gran demostración de cómo coordinar múltiples "agentes" LLM para que trabajen en una única tarea. Permite que varios LLM más pequeños (como Llama-3 o Gemma-2) trabajen juntos y produzcan mejores resultados que un único LLM grande (como ChatGPT).
📄️ Puesta a punto de un LLM de código abierto con llama.cpp
Podrías ajustar un LLM de código abierto para
📄️ Trabajar con Coinbase AgentKit
Puedes utilizar un nodo Gaia para alimentar el Coinbase AgentKit.
📄️ Trabajar con eliza
Eliza es un marco de agentes de IA sencillo, rápido y ligero. Recientemente, eliza ha integrado Gaia como uno de los proveedores de servicios del modelo. Esto significa que ahora puede utilizar Gaia como el servicio LLM backend para el marco Eliza.
📄️ Herramienta de ingeniería Prompt
Guía en vídeo