genai cookbook
1.0.0
تقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي (GENAI) بتحويل المجالات المختلفة بسرعة من خلال إدخال مستويات غير مسبوقة من الجدة والإبداع والإنتاجية ، "خلق أكبر تحول تكنولوجي في حياتنا". مع قدرتها على الاستجابة لتعليمات اللغة الطبيعية التي تشبه الإنسان ، يضيف Genai بعدًا تفاعليًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. إنه ينشئ محتوى جديدًا - النص والصوت والصور والفيديو - من البيانات الموجودة ، ويحقق مآثر لا يمكن تصورها سابقًا. أيضا ، يتفوق Genai في الإنتاجية ، يتفوق على البشر في بعض المهام في السرعة والكفاءة.
مرحبًا بكم في كتاب طبخ Genai ، مزيج من الوصفات والأدلة على استخدام LLMS. تغطي هذه المجموعة مجموعة واسعة من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) باستخدام نماذج اللغة:
استراتيجيات المطالبة بـ LLM : أمثلة على التقنيات المدعومة من الإطار DSPY : استكشاف بدائل للهندسة المطالبة مع النهج التعريفية والبرمجية لبرمجة LLMs chatbots البسيطة : تعلم الأساسيات الخاصة ببناء موالد من أجل التداول المخصص للتكتلات المخصصة للتصاعدات المخصصة للتكتلات المخصصة للتكتلات. التنسيق ، واللون الذي يمتد وظائف LLM : استخدم الوكلاء والوظائف لتعزيز القدرات من خلال التفاعل مع الأدوات الخارجية ومصادر البيانات التي تستخدم نماذج اللغة الرائدة : أدلة عملية لاستخدام النماذج ومنصات الاستدلال من Openai ، Anthropic ، Gemini ، Meta ، أي نماذج نهائية ، Ollamamas و Databricks.
يهدف هذا الكتاب إلى مطوري المبتدئين ، ويوفر هذا الكتاب رمزًا وإرشادات ، وعرض كيفية استخدام واجهات برمجة التطبيقات والأطر من المنصات الرائدة. ابدأ رحلتك واكتشف إمكانات Genai.
لتجربة هذه الأمثلة ، ستحتاج إلى حساب Openai ومفتاح API المرتبط به ، و pinecone ، و Datrabricks Data Smartly أو حساب نهاية أي شيء ومفتاح مرتبط. والأفضل من ذلك ، تثبيت Ollama على الكمبيوتر المحمول.
جميع الأمثلة والدفاتر في بيثون ، ومع ذلك يمكن تكييف المفاهيم مع أي لغة برمجة ، طالما يمكنك إجراء مكالمات API REST باللغة المستهدفة أو استخدام SDK للغة المستهدفة.
بعض الأمثلة في كتاب الطبخ هذا مستوحى (بعض التعديل أو توسيع أو نسخ) من هذه الموارد ، بما في ذلك:
| أسماء الدليل | وصف |
|---|---|
| genai_intro | مقدمة عامة عن Genai ، نماذج الأساس ، GPTS |
| الوكلاء | ما هي الوكلاء ، أرشفة الوكيل المتطورة ، ولماذا استخدامها وكيفية كتابة الوكلاء |
| المساعدون | يقوم مساعدو Openai بتوسيع وظائف LLM للعمل والتفاعل مع الأدوات الخارجية ، مما يتيح الوصول إلى الخدمات الخارجية مثل خدمات الويب و Datastores. كيفية العمل مع مساعدي Openai لتنفيذ الوكلاء |
| chatbots | تطبيق شائع في خدمة العملاء ، وكيفية كتابة chatbots بسيطة ومحادثة مع LLMS ، باستخدام تقنيات المطالبة |
| DSPY | نظرة عامة سريعة على إطار عمل إعلاني لبرنامج LLMS: ماذا ولماذا وكيفية استخدام DSPY |
| التضمينات والمحاكمة | مقدمة في التضمينات المتجهات ودورها في عمليات البحث الدلالية عن تطبيقات LLM Gen. التضمينات المتجهة هي أساسية لتوليد زيادة الاسترجاع. استكشاف متاجر المتجهات المشتركة كمتأثى للمستندات المفهرسة |
| تقييم | تقييم LLM ليس بالأمر السهل والفوضوي ؛ قد يبدو أنه فن مظلم. لكن بعض الأدوات ، مثل MLFLOW ، توفر التجريب والتسجيل والتتبع والتتبع لتقييم LLMS |
| الكون المثالى | الاستخدام الشائع لـ LLM للتعامل مع مهام محددة المجال هو عن طريق الضبط. لماذا ومتى يتم ضبط مهمة المجال الخاصة بك إلى الاستجابات المخصصة والنغمة والتنسيق |
| استدعاء الوظيفة | كيفية استخدام كل من Openai و Open Open-Source LLM Funciton Calling لتوسيع وظائف LLM |
| LLM-prompts | مقدمة لتقنيات الهندسة الفريدة التي لا تعد ولا تحصى باستخدام نماذج LLM مغلقة ومفتوحة المصدر |
| الخرق | توليد زيادة الاسترجاع (RAG) هو تايلور سويفت من تطبيقات LLM ؛ الجميع يريدهم الجميع يكتب عنهم. الجميع يبنيهم. مقدمة لأنواع مختلفة من الخرق ، ومتى تستخدمها على Tunign ، وكيفية تنفيذها لبياناتك ، وزيادة الدقة وتقليل الهالات في ردودك |
نظرًا لأنني أستخدم إما Openai أو Anthropic أو Google Gemmini أو AnyScale Endpoints ، فأنا أقدم ملفات قالب البيئة ذات الصلة: env_anyscale_template ، env_anthropic_template ، env_google_template ، و env_openai_template .
أضف مفاتيحك واسم النموذج إلى أي من الملفات ونسخ الملف إلى .env إلى الدليل الأعلى. لترحيل أي رمز Openai إلى نقاط النهاية ، استخدم هذا الدليل البسيط. بالنسبة للجزء الأكبر ، فإن الهجرة سلسة.
أيضًا ، ستحتاج إلى بعض مكتبات Python. استخدم pip install -r requirements.txt لتثبيتها.
ملاحظة : لا تشارك ملفات البيئة الخاصة بك مع مفاتيح API علنًا.
أرحب بالمساهمات. دعنا نجعل هذا موردًا مدفوعًا للمجتمع من الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تشمل مساهماتك الإضافات أو التوسعات لهذه الأدلة الإرشادية.
تحقق من المشكلات الحالية وسحب الطلبات قبل المساهمة في تجنب الازدواجية. إذا كانت لديك اقتراحات للأمثلة أو الأدلة ، شاركها في صفحة القضايا.
اجعل Genai متعة! ؟ ️
جول
