#jupyter_notebook#agentic_ai#agents#course#huggingface#langchain#llamaindex#smolagents
The Hugging Face Agents Course is a free, interactive course that teaches you how to build and deploy AI agents. It's divided into four units, starting with the basics of agents and ending with a final project where you create and test your own agent. You'll learn about frameworks like `smolagents`, `LangGraph`, and `LlamaIndex`, and how to use large language models (LLMs) in your agents. The course benefits you by providing hands-on experience and practical skills in AI agent development, helping you become proficient in creating and deploying AI agents.
https://github.com/huggingface/agents-course
#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval
PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately.
https://github.com/VectifyAI/PageIndex
⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео
Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление.
- Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео.
- Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста).
- Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048.
- Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2.
Это делает её идеальной для:
- кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению);
- улучшения RAG-проектов;
- систем мультимодального понимания контента.
Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении.
🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b
@ai_machinelearning_big_data
#crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding