Generativ-ai-with-langchain-und-Huggingface
Willkommen zu Generative-AI-With-Langchain-and-Hugging-Face , einem umfassenden Repository, in dem ich mit Langchain , Suggingface und verschiedenen KI-Tools modernste Techniken in generativem KI erforsche und implementiere. Dieses Repository dient als Drehscheibe zum Lernen, Experimentieren und Aufbau realer Anwendungen.
Ziele
- Master Langchain und Umarmungsfaktor -Frameworks für generative KI.
- Entdecken Sie erweiterte Themen wie RAG (Abrufen-Generation von Abrufen), Vektordatenbanken, Diagrammdatenbanken und Tool-basierte KI-Agenten.
- Implementieren Sie End-to-End-Anwendungen für Chatbots, Zusammenfassung, Suchmaschinen und mehr.
Repository -Inhalt
Kernabschnitte
Langchain 101
- Einführung in Langchain -Konzepte: Ketten, Aufforderungen und Gedächtnis.
Erkundung von Chromadb
- Verständnis und Implementierung von Vektordatenbanken für eine effiziente Ähnlichkeitssuche.
ML für NLP
- Code -Ausschnitte für grundlegende NLP -Aufgaben und Integration in ML -Modelle.
Bauen von LLMs mit LCEL
- Techniken zur Feinabstimmung und Bereitstellung von großsprachigen Modellen (LLMs).
Anwendungsentwicklung
Chatbots mit Nachrichtenhistorie
- Abschnitt 26-28: Implementieren Sie Chatbots, die in der Lage sind, den Gesprächsverlauf mit RAG aufrechtzuerhalten.
End-to-End-Generativ-AI-Apps
- Abschnitt 29: Erstellen Sie robuste generative AI -Apps mit OpenAI -APIs.
Dokument Q & A mit Lappen
- Abschnitt 30: Entwickeln Sie Q & A -Systeme, die Tools und Agenten für das Abrufen von Dokumenten integrieren.
Gesprächs Q & A mit Chat -Historie
- Abschnitt 31: Verbesserung der Konversationssysteme mit Speicherfunktionen.
Suchmaschine mit Langchain
- Abschnitt 32: Erstellen Sie End-to-End-Tools und -agenten für Suchmaschinenfunktionen.
Chatten Sie mit der SQL -Datenbank
- Abschnitt 33: Implementieren von Chat -Systemen, die SQL -Datenbanken mit Langchains SQL -Toolkit und Agenten abfragen.
Textübersicht
- Abschnitt 34: Erforschen Sie Methoden wie Sachen, Map-Reduce und verfeinern Ketten zum Zusammenfassen von Text.
- Abschnitt 35: Fassen Sie Inhalte von YouTube -Videos und Website -URLs zusammen.
Text-to-Math-Problemlöser
- Abschnitt 36: Entwickeln Sie Tools zur Lösung mathematischer Probleme aus Texteingaben mit GEMMA2 .
Erweiterte Themen
- Integration von Harmging-Face-Transformatoren für feine generative Modelle.
- Diagrammdatenbanken und deren Anwendungen in AI -Pipelines.
- Vektor -Datenbank -Explorations- und Ähnlichkeitssuchanwendungen.
- Entwicklung von Fragen und Antworten auf Lagenbasis und KI-Tools.
Tools und Frameworks
- Langchain : Zum Bau von KI -Pipelines mit Speicher, Werkzeugen und Ketten.
- Suggingface : Für Modellfeinabstimmungen und Bereitstellungen.
- Vektordatenbanken : Chromadb, Faiss, Pnecone.
- Diagrammdatenbanken : Für erweiterte AI -Anwendungen.
- Bibliotheken : Transformers, Pytorch, Numpy, Scikit-Learn.
- Entwicklungswerkzeuge : Jupyter Notebook, Python, VS Code.
Zukünftige Themen
- Feinabstimmung LLMs für bestimmte Domänen mit Umarmung.
- Fortgeschrittene Lag -Implementierungen.
- Multimodale Anwendungen mit Bild-, Text- und Videoeingaben.
- Aufbau skalierbarer AI -Lösungen mit Langchain- und Vektor -Datenbanken.
- Bereitstellung generativer KI -Apps auf Cloud -Plattformen.
So verwenden Sie dieses Repository
Klonen Sie dieses Repository:
git clone https://github.com/your-username/Generative-AI-with-Langchain-and-Huggingface.git
Navigieren Sie zum Projektverzeichnis:
cd Generative-AI-with-Langchain-and-Huggingface
Abhängigkeiten installieren:
pip install -r requirements.txt
Erkunden Sie die strukturierten Abschnitte und beginnen Sie mit der Implementierung von Projekten.
Fortschrittsverfolgung
Ich werde dieses Repository mit neuen Erkenntnissen, Projekten und erweiterten Implementierungen auf dem Laufenden halten. Seien Sie gespannt auf aufregende Updates! Beiträge und Feedback sind immer willkommen.
Verbinden und zusammenarbeiten
Wenn Sie sich für generative KI, Langchain oder Umarmung leidenschaftlich interessieren, können Sie zusammenarbeiten, Einblicke teilen oder Verbesserungen vorschlagen. Lassen Sie uns die Zukunft der KI gemeinsam aufbauen!
