人工智能-OpenAI应用和实践

转换加载器（Transform Loaders：）就像上文提到的的`TextLoader`一样 - 它们将输入格式转换为我们的文档格式。`LangChain`中有越来越多的转换加载器

像 GPT-3 这样的语言模型已经在大量数据上进行了训练，包括数百 GB 和数十亿个单词。因此，它们具有扎实的知识基础，使它们在历史和科学等领域表现出色。然而，这些模型确实有局限性。一旦它们在训

提示模板（Prompt Templates ） 在构建动态的、面向用户的应用程序时，一般不会对提示进行硬编码。我们需要能够在提示模板中使用用户输入来构建提示。LangChain 提供了构建这些提示模板

聊天模型使用LLM（大型语言模型）进行操作，但具有不同的接口，使用“消息”而不是原始文本输入/输出。LangChain 提供了与这些模型轻松交互的功能。

大语言模型（LLMs）介绍 实际上，大型语言模型（Large Language Models）操作起来相当简单。 你可以提供一个用自然语言的输入给大语言模型： 然后模型将返回一个文本： LangCha

在这篇文章中，我们来探索下LangChain中的“模型”。从本质上讲，模型使得处理不同的语言或嵌入服务变得容易，因为它们提供了一个统一的接口。这意味着无论您是使用OpenAI还是Hugging

GPT-4V（GPT-4Vision）（GPT-4V）是由OpenAI开发的一种多模型。GPT-4V允许用户上传一张图片作为输入，并提出关于该图片的问题，这种任务类型被称为视觉问题回答（VQA）。

嵌入（Embedding）、微调（Fine-tuning）和提示工程（Prompt Engineering） 是AIGC 模型的核心功能，合理运行这些功能，能实现一些复杂和意向不到的应用。

2022年是AIGC（AI-Generated Content）爆火出圈的一年，不仅被消费者追捧，而且备受投资业界关注，更是被技术和产业界竞相追逐。2023，千帆竞逐...

上文有快速带大家了解streamlit,因为工作需要，这两天尝试构建了仪表盘，也就是咱们常说的Dashboard，本篇文章将教你如何使用 Streamlit 快速创建一个简单的仪表盘。

Streamlit是一个Python库，允许您创建交互式的数据科学和机器学习Web应用程序。使用Streamlit，您可以快速轻松地创建自定义Web应用程序，让用户与您的数据和模型进行交互。

生成式AI模型可以进行对话、回答问题、写故事、生成源代码以及创建几乎任何描述的图像和视频。下面将介绍生成式AI的工作原理，它的应用以及为什么它的能力比你想象的要有限,本文将向您介绍生成式AI及其在流行

LangChain是一个软件开发工具包，它通过将组件链接在一起并公开简单统一的API，简化了大型语言模型和应用程序的集成。本篇文章将会简要介绍，让各位开发者对其有一个整体的认识。

众所周知，我们可以通过构建的Prompt获取期望的内容，但是通常都是以自然语言返回的，假如我们想得到结构化的数据，比如Json，XML那么怎么办，这篇文章给你一个思路。

总的来说，本文实现的能力极大地简化阅读过程。通过使用 Fitz 库和 OpenAI 的 GPT-3 语言模型我们可以轻松地从 PDF 文件中提取并总结关键信息。

北京时间2023年6月13日，OpenAI宣布对其领先的生成型AI模型GPT-3.5 Turbo和GPT-4进行一系列更新，以提高工作场所的人工智能能力。

预训练 Pre-Training 已被证明是当前人工智能范式中最重要的方面之一，大型语言模型，要转变为通用引擎，需要预训练。

随着硅谷投资者和创始人对生成式人工智能的兴趣日益浓厚，中国的同行们也热衷于这一领域。那么，中国的生成式人工智能领域究竟发生了什么？这对世界其他地区有何影响？

这篇文章是为了使用Redis Search 的向量搜索功能提前做的环境准备工作。即讨论如何在准备生产的 linux 环境中安装 RediSearch 和 RedisJSON 模块。

接上文OpenAI Embedding：快速实现聊天机器人（三）如何使用Python实现embedding相似度搜索，这篇文章继续讲如何将搜索到的相似文本进行提炼，并最终得出问题的答案。