ברוכים הבאים לפרק מיוחד שצלול לעומק המגמה החמה ביותר בעולם הבינה המלאכותית סוכני AI. בפרק זה, המבוסס על המדריך המקיף Agents Companion, נגלה כיצד סוכני AI מהווים קפיצת מדרגה ממודלי שפה סטנדרטיים, בזכות היכולת שלהם לתפוס סביבה, להשתמש בכלים ולפעול באופן אוטונומי לפתרון בעיות מורכבות. נפרק את הארכיטקטורה של סוכן AI – המודל המרכזי, הכלים שהוא מנצל, ושכבת התזמור שמנהלת את המחשבה והפעולה.

נכיר את AgentOps, גישה חיונית להפיכת סוכני AI מקונספט להפקה מבצעית, תוך שילוב שיטות מ-DevOps ו-MLOps והוספת רכיבים ייחודיים לסוכנים. נבין מדוע מדדים והערכה הם המפתח לאיכות ואמינות, החל ממדדי עסקיים ועד להערכת מסלולי פעולה ושימוש בכלים, ועד כמה חיונית הערכה אנושית בלולאה.

נצלול לעולם מערכות מרובות סוכנים (Multi-Agent Systems) – צוותי מומחים AI שעובדים יחד לפתרון בעיות גדולות יותר. נלמד על היתרונות המשמעותיים שלהם ועל דפוסי עיצוב כמו היררכי, יהלום ושיתופי, עם דוגמאות מתוך AI בעולם הרכב.

נדבר גם על Agentic RAG – אבולוציה חשובה שבה סוכנים משפרים את תהליך השליפה כדי לספק תשובות מדויקות ואדפטיביות יותר, וכיצד שיפור חיפוש הוא הבסיס ל-RAG מוצלח.

לבסוף, נבחן כיצד סוכני AI משנים את הארגונים, עם דוגמאות לסוכני "עוזר" וסוכני "אוטומציה", ופלטפורמות כמו Google Agentspace שמסייעות לנהל "צי" של סוכנים. נציג את הרעיון המתפתח של "קבלנים" – סוכנים עם "חוזים" מוגדרים ליותר אמינות במשימות קריטיות. הצטרפו אלינו למסע מרתק אל עתיד ה-AI!

Ready to build the future of AI? This podcast episode dives deep into generative AI agents, exploring how they move beyond traditional models to solve complex problems. Learn about AgentOps – the vital process for taking agents from concept to production, covering essential metrics, robust evaluation techniques (including trajectory and final response analysis), and the importance of human feedback. Discover the power of multi-agent systems, their collaborative patterns, and real-world applications like Automotive AI. We'll also touch upon advanced concepts like Agentic RAG and the evolution towards contract-based agent definitions. Tune in to understand the key concepts and tools for developing and deploying intelligent agents effectively, drawing insights from the provided source material.

האם אתם רוצים לשדרג את יכולות התכנות שלכם וליצור קוד איכותי? דפוסי עיצוב תוכנה הם כלים חיוניים למפתחים, המציעים פתרונות בדוקים לבעיות נפוצות בתכנון תוכנה. בפודקאסט הזה, נצלול לעולם דפוסי העיצוב, נכיר את הסיווג שלהם על פי ספר ה-"Gang of Four" המשפיע לקטגוריות יצירתיות (Creational), מבניות (Structural) והתנהגותיות (Behavioral). נבין כיצד יישום נכון של דפוסים משפר ארגון קוד, תחזוקה, מדרגיות וגמישות. נתמקד ביישום של דפוסים אלו בסביבת C# ו-.NET, ונדבר גם על עקרונות SOLID החשובים לתכנון מונחה עצמים (OOP) טוב ועל הקשר שלהם לדפוסי עיצוב. הצטרפו אלינו כדי ללמוד מתי ואיך להשתמש בדפוסים ביעילות, ולהימנע מסיבוכיות מיותרת, בדרך לקוד אלגנטי וקל לתחזוקה.

רק זה צללנו לעולם הנדסת הפרומפטים, המיומנות של עיצוב והכוונת קלט למודלי שפה גדולים (LLMs) כדי להפיק פלטים מדויקים ורצויים. למדנו מדוע זה חשוב להשיג תוצאות משמעותיות מבינה מלאכותית, סקרנו הגדרות מפתח של המודל כמו טמפרטורה, טופ-K וטופ-P, ודיברנו על טכניקות פרומפטינג שונות – החל משיטות בסיסיות כמו Zero-shot ו-Few-shot, ועד לטכניקות מתקדמות יותר כמו Chain of Thought ו-ReAct. בנוסף, דנו בשיטות עבודה מומלצות וטיפים להפוך למומחים בפרומפטינג.

Dive into the world of AI agents! These digital assistants are rapidly evolving, shaping how we work and automate tasks. Discover what an AI agent is, exploring its definition and key properties. We'll unpack the process of building AI agents, covering popular tools and frameworks like LangChain, CrewAI, n8n, and Streamlit, demonstrating how you can create agents from scratch, even potentially without code. However, with their growing power comes significant responsibility. We'll delve into the critical challenges in AI agent development, including data bias, ethical considerations, security risks, and the need for transparency. Learn about the practical applications across various industries, from writing and research to financial services and content repurposing. Stay ahead of the curve by understanding the theory, practice, and potential of intelligent agents.

Explore the power of Artificial Intelligence in your organisation with insights from OpenAI. This podcast delves into building intelligent AI agents capable of independent task execution, highlighting their components and best practices for design and safety. We also examine key lessons for enterprise AI adoption from leading companies, focusing on systematic evaluation, embedding AI in products, and empowering employees. Finally, we guide you through the process of identifying and scaling valuable AI use cases by understanding AI's strengths and teaching your teams fundamental application areas. Discover practical strategies to unlock AI's potential for your business.

Welcome to the podcast exploring the fascinating world of large language models (LLMs) and their practical applications. In this series, we delve into how these powerful AI tools are being customised and fine-tuned for specific industries, moving beyond general capabilities. We examine techniques such as domain-adaptive pretraining to enhance LLMs for specialised tasks like chip design, leading to models that can even outperform state-of-the-art systems in niche areas.

We also explore the essential process of fine-tuning LLMs for enterprise use, offering practical guidance on data preparation for both text and code, estimating compute requirements, and choosing the right strategies like Low-Rank Adaptation (LoRA) and Quantized LoRA (QLoRA) for efficient adaptation. Understand the critical steps involved in the seven-stage fine-tuning pipeline, from dataset curation to deployment and maintenance.

Furthermore, we investigate the role of Retrieval Augmented Generation (RAG) as an alternative or complement to fine-tuning, leveraging external knowledge to improve response quality. We look at how LLMs are being evaluated in specialised domains such as finance, law, climate, and cybersecurity, using targeted benchmarks to assess their performance in real-world scenarios. Finally, we touch upon innovative methods like test-time scaling to further boost the reasoning capabilities of these models. Join us as we unpack the technologies and best practices shaping the future of LLMs in diverse and demanding fields.

Welcome to this podcast delving into the fascinating world of Prompt Engineering. In this episode, we'll be exploring the art and science behind crafting effective prompts for large language models (LLMs) like those from Gemini.

Have you ever wondered how to get the most accurate and meaningful responses from these powerful AI models? This paper breaks it all down, starting with the fundamental concept of a prompt as the input that guides the model's output. We discuss how anyone can write a prompt, but mastering the craft requires understanding various factors like the model used, its training data, and output configurations.

We'll unpack crucial aspects of LLM output configuration, including controlling the output length and the impact of sampling controls like temperature, top-K, and top-P on the randomness and creativity of the generated text.

The episode will also guide you through a range of essential prompting techniques. From simple zero-shot prompting where no examples are provided, to more advanced methods like one-shot and few-shot prompting that leverage examples to steer the model. We'll also cover system, contextual, and role prompting to help you set the stage, provide necessary background, and assign specific personas to the LLM.

For tackling complex tasks, we'll explore techniques such as step-back prompting to encourage broader reasoning, Chain of Thought (CoT) to elicit intermediate reasoning steps, Self-consistency for improving answer accuracy through multiple reasoning paths, Tree of Thoughts (ToT) for simultaneous exploration of reasoning paths, and ReAct (reason & act) which combines reasoning with external tools. We even touch upon Automatic Prompt Engineering (APE) for automating prompt generation and effective strategies for code prompting.

Finally, we’ll cover best practices to elevate your prompt engineering skills. These include providing examples, designing with simplicity, being specific about the output, using instructions over constraints, controlling token length, using variables, experimenting with formats and styles, and the critical importance of documenting your prompt attempts.

Tune in to learn how to move beyond basic prompting and become a true prompt engineer, unlocking the full potential of large language models!

Embark on your journey to mastering the cloud with this insightful podcast exploring Microsoft Azure, a leading platform for innovation and digital transformation. We delve into the boundless potential of Azure, from foundational cloud concepts and core services to advanced architectures and management tools. Discover how Azure empowers businesses with its comprehensive suite of over 600 services, covering compute, storage, networking, AI, IoT, and more. Whether you're a developer building scalable applications, an administrator managing cloud infrastructure, or an architect designing robust solutions, this podcast provides the knowledge and insights you need to thrive in the ever-evolving cloud landscape. We'll also touch upon crucial aspects like security, privacy, compliance, reliability, and cost optimisation, ensuring you build and manage your Azure environment with confidence.

Welcome to the podcast exploring the world of modern application development! Join us as we delve into the power of Docker and Kubernetes, the leading tools for containerization and orchestration.

We'll uncover how Docker helps you package your applications and their dependencies into portable containers, making development and deployment consistent across different environments. Learn about crafting efficient Dockerfiles and managing multi-container applications with Docker Compose.

Then, we'll navigate the complexities of Kubernetes, the powerful platform for automating deployment, scaling, and management of containerized applications. Discover how Kubernetes and Docker work together, enabling scalable and resilient microservices architectures.

We'll also touch upon essential best practices for working with Docker and deploying applications using CI/CD pipelines with these transformative technologies. Tune in to stay ahead in the rapidly evolving landscape of cloud-native development!