Cette compétence extrait du contenu markdown ou texte propre d'URL spécifiques en utilisant l'API d'extraction de Tavily. Parfait pour la recherche, la récupération de documentation et l'agrégation de contenu sans écrire de code de scraping personnalisé.

Des performances de base de données médiocres peuvent ralentir les applications jusqu'à les rendre inutilisables. Cette compétence fournit 27 modèles PostgreSQL optimisés couvrant les index, l'optimisation des requêtes, la gestion des connexions, la sécurité et la conception de schéma pour obtenir des améliorations de performances de 10 à 100x.

Crawl4AI permet un scraping Web efficace avec la prise en charge de JavaScript, l'extraction basée sur un schéma et des formats de sortie flexibles. Les utilisateurs peuvent extraire des données sans appels LLM pour une automatisation économique ou utiliser l'extraction alimentée par LLM pour un contenu complexe.

Les agents IA ont des difficultés à apprendre de leurs expériences passées et à s'améliorer au fil du temps. ReasoningBank fournit des modèles d'apprentissage adaptatif utilisant AgentDB pour que les agents puissent suivre les trajectoires, juger les résultats et distiller les souvenirs en modèles réutilisables.

Les bases de données traditionnelles peinent avec les requêtes de recherche sémantique. AgentDB offre des opérations vectorielles 150 fois plus rapides avec des temps de recherche submillisecondes pour construire des systèmes RAG intelligents et des bases de connaissances.

Les recherches vectorielles AgentDB ralentissent à mesure que les données augmentent, causant des lags applicatifs. Cette technique fournit des méthodes de quantification et d'indexation pour obtenir des recherches 150 fois plus rapides avec une réduction de mémoire de 4 à 32 fois tout en maintenant la précision.

La création d'agents auto-apprenants nécessite une configuration complexe d'apprentissage par renforcement. Cette compétence fournit des modèles et des conseils pour 9 algorithmes, notamment Decision Transformer, Q-Learning et Actor-Critic.

Construisez des systèmes IA distribués sophistiqués avec une synchronisation submilliseconde et des capacités de recherche avancées. Apprenez à implémenter la synchronisation QUIC, des métriques de distance personnalisées et la recherche hybride vecteurs plus métadonnées pour les applications de production.

Mesurer la qualité des agents nécessite des approches structurées. Cette compétence fournit des grilles d'évaluation multi-dimensionnelles, la gestion de ensembles de tests et la surveillance en production pour évaluer et améliorer continuellement la performance des agents.

Les fenêtres de contexte limitées contraignent les tâches complexes et augmentent les coûts d'API. Cette technique offre des méthodes éprouvées pour doubler ou tripler la capacité de contexte effective grâce à la compaction, au masquage d'observations, à l'optimisation du cache KV et au partitionnement du contexte.

Le contexte est le fondement de la performance des agents IA. Cette compétence vous apprend à comprendre, concevoir et optimiser le contexte dans les systèmes d'agents. Apprenez les principes de la divulgation progressive, les mécanismes d'attention et la budgétisation du contexte pour construire des agents IA plus performants.

L'évaluation manuelle des sorties LLM est lente et incohérente entre les évaluateurs. Cette compétence fournit des techniques de niveau production pour l'évaluation automatisée utilisant les LLM comme juges. Elle inclut des grilles de scoring direct, la comparaison par paires avec atténuation du biais de position, et l'étalonnage de la confiance.

Cette compétence fournit une documentation complète et des références SDK pour les services Azure AI, notamment Search, Speech, OpenAI, Vision, Translation et Document Intelligence. Elle aide les développeurs à trouver rapidement les bonnes API et les bons modèles de code pour leurs solutions d'IA.

JSON Canvas est un format de fichier ouvert pour les données de canevas infini utilisé dans Obsidian. Cette compétence fournit une documentation complète et des conseils pour créer des fichiers JSON Canvas valides avec des nœuds, des arêtes, des groupes et des connexions pour les canevas visuels, les cartes mentales et les organigrammes.

La base de données ZINC contient plus de 230 millions de composés chimiques disponibles à l'achat pour la recherche en découverte de médicaments. Cette compétence permet d'accéder par programmation à la recherche par ID ZINC, SMILES ou code fournisseur, de récupérer des structures 3D et d'effectuer des recherches de similarité pour le criblage virtuel et les études d'amarrage moléculaire.

Travaillez avec de grands ensembles de données qui dépassent les limites de mémoire. Zarr-python permet le stockage de tableaux par blocs avec compression pour des flux de travail de calcul scientifique natifs du cloud efficaces.

Cette compétence permet de créer, modifier et analyser des feuilles de calcul Excel avec des formules, du formatage et une analyse de données. Elle recalcule également les formules et vérifie l'absence d'erreurs pour des résultats de qualité professionnelle.

Le traitement de grands ensembles de données tabulaires qui dépassent la RAM nécessite des outils spécialisés. Vaex permet des opérations DataFrame hors cœur, une évaluation paresseuse et un traitement de milliards de lignes par seconde sur des ensembles de données trop volumineux pour la mémoire. Parfait pour les données astronomiques, les séries temporelles financières et l'analyse scientifique à grande échelle.

Les données de haute dimension sont difficiles à visualiser et à analyser. UMAP réduit les dimensions tout en préservant la structure, permettant des visualisations claires en 2D/3D et de meilleurs résultats de clustering.

Les réseaux de neurones sur graphes alimentent des applications modernes comme la découverte de médicaments, l’analyse des réseaux sociaux et les systèmes de recommandation. Cette compétence fournit des modèles prêts à l’emploi et de la documentation pour implémenter des GNNs avec PyTorch Geometric.