文章 2024-05-17 来自:开发者社区

生成式 AI 与 LangCHain(一)(4)

我们如何存储嵌入? 正如前面提到的,在向量搜索中,每个数据点都表示为高维空间中的一个向量。这些向量捕捉数据点的特征或特性。目标是找到与给定查询向量最相似的向量。在向量搜索中,数据集中的每个数据对象都被分配一个向量嵌入。这些嵌入是可以在高维空间中用作坐标的数字数组。可以使用余弦相似度或欧氏距离等距离度量计算向量之间的距离。要执行向量搜索,将查询向量(表示搜索查询)与集合中的每个向量进行比较...

生成式 AI 与 LangCHain(一)(4)
文章 2024-05-17 来自:开发者社区

生成式 AI 与 LangCHain(一)(2)

第三章:使用 LangChain 入门 加入我们的书籍社区 Discord packt.link/EarlyAccessCommunity 在本章中,我们将首先设置LangChain和本书所需的库,提供对通用依赖管理工具的说明,例如Docker,Conda,Pip和Poetry。然后,我们将逐个介绍、设置和使用我们可以使用的模型集成,例如OpenAI的Chatg...

生成式 AI 与 LangCHain(一)(2)

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文章 2024-05-17 来自:开发者社区

生成式 AI 与 LangCHain(一)(1)

第一章:什么是生成模型? 加入我们的书籍社区 Discord packt.link/EarlyAccessCommunity 人工智能(AI)取得了重大进展,影响着企业、社会和个人。大约过去的十年里,深度学习已经发展到可以处理和生成文本、图像、视频等非结构化数据的程度。这些基于深度学习的先进人工智能模型在各个行业都受到了欢迎,包括大型语言模型(LLMs)。目前,...

生成式 AI 与 LangCHain(一)(1)
文章 2024-05-17 来自:开发者社区

生成式 AI 与 LangCHain(三)

第十章:生成模型的未来 加入我们的书籍社区 Discord packt.link/EarlyAccessCommunity 在这本书中,到目前为止,我们已经讨论了用于构建应用程序的生成模型。我们探讨了 LLM 和图像模型用于内容创建,工具使用,代理策略,检索增强生成的语义搜索以及使用提示和微调来条件化模型。此外,我们还实现了一些简单的应用程序,例如为开发人员和数...

生成式 AI 与 LangCHain(三)
文章 2024-05-17 来自:开发者社区

生成式 AI 与 LangCHain(二)(4)

如何评估你的 LLM 应用程序? 对 LLMs 进行评估,无论是作为独立实体还是与代理链结合使用,都是确保它们正确运行并产生可靠结果的关键,并且是机器学习生命周期的组成部分。评估过程确定了模型在有效性、可靠性和效率方面的性能。评估大型语言模型的目标是了解它们的优点和缺点,提高准确性和效率,减少错误,从而最大限度地提高它们在解决实际问题中的用途。这个评估过程通常在开发阶段离线进行。离线评估...

生成式 AI 与 LangCHain(二)(4)
文章 2024-05-17 来自:开发者社区

生成式 AI 与 LangCHain(二)(2)

我们需要确保选择一个可以生成代码的模型。我们已经讨论过可以选择的模型。我选择了一个较长的上下文,这样我们就不会在函数的中间中断了,还有一个较低的温度,这样就不会变得太疯狂。然而,单独来看,这个模型是无法将其存储到文件中,也无法对其进行任何有意义的操作,并根据执行的反馈进行行动的。我们需要想出代码,然后测试它,看它是否有效。让我们看看我们可以如何实现这个 - 那就是在代理执行器的tools参数中,....

生成式 AI 与 LangCHain(二)(2)
文章 2024-05-17 来自:开发者社区

生成式 AI 与 LangCHain(二)(1)

第六章:开发软件 加入我们在 Discord 上的书籍社区 packt.link/EarlyAccessCommunity 尽管这本书讨论整合生成式人工智能,特别是大型语言模型(LLMs)到软件应用程序中,但在本章中,我们将讨论如何利用 LLMs 来帮助软件开发。这是一个重要的话题,软件开发被几家咨询公司(如毕马威和麦肯锡)的报告强调为受生成式人工智能影响最大的...

生成式 AI 与 LangCHain(二)(1)

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