Practical Context Engineering for AI Developers: Optimize token management, memory stores, and RAG pipelines with LangChain and Semantic Kernel for ... projects (AI Agents MAde Easy for Everyone)
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Sobre este producto
- Optimize token management so your prompts pack maximum relevance within model limits.
- Configure and combine memory stores—from FAISS and Pinecone to Dragonfly and Redis—for instant, session-aware recall.
- Construct both pure-play and agentic RAG pipelines, weaving together semantic and keyword retrieval, reranking, and multi-model orchestration.
- Automate context compression and token budgeting, using on-the-fly summarization and dynamic selection to control latency and expenses.
- Secure and scale your services, from PII detection and encryption to containerized deployment, Kubernetes auto-scaling, and telemetry-driven monitoring.
- Extend your stack with custom retrievers, external API integrations, domain-tuned embedding models, and feedback-driven improvements.
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