📄️ Nós Gaia com conhecimentos a longo prazo
A aplicação LLM requer memórias de longo e de curto prazo. A memória de longo prazo inclui conhecimentos factuais, factos históricos, histórias de fundo, etc. É preferível acrescentá-los ao contexto sob a forma de capítulos completos, em vez de pequenos pedaços de texto, para manter a coerência interna dos conhecimentos.
📄️ Chamada de ferramentas externas
A chamada de ferramentas é um dos modos de interação verdadeiramente "nativos do LLM" que nunca existiu antes.
📄️ Tradução agêntica em Gaia
A tradução agêntica do Prof. Andrew Ng é uma excelente demonstração de como coordenar vários "agentes" LLM para trabalhar numa única tarefa. Permite que vários LLMs mais pequenos (como o Llama-3 ou o Gemma-2) trabalhem em conjunto e produzam melhores resultados do que um único LLM grande (como o ChatGPT).
📄️ Ajuste fino de um LLM de código aberto com llama.cpp
É possível ajustar um LLM de fonte aberta para
📄️ Trabalhar com o Coinbase AgentKit
É possível utilizar um nó Gaia para alimentar o Coinbase AgentKit.
📄️ Trabalhar com eliza
Eliza é uma estrutura de agentes de IA simples, rápida e leve. Recentemente, o Eliza integrou o Gaia como um dos provedores de serviços de modelo. Isso significa que agora é possível usar o Gaia como backend do serviço LLM para o framework Eliza.
📄️ Ferramenta de Engenharia de Prompt
Guia de vídeo