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LLM Solutions Playbook

AI-Quellcode

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Schalte das Potenzial von aI-gesteuerten Lösungen frei und tauchte in die Welt der Großsprachmodelle ein. Erforschen Sie innovative Konzepte, reale Anwendungen und Best Practices, um leistungsstarke Systeme mit diesen hochmodernen Modellen aufzubauen.

Dieses Repository zeigt die transformativen Fähigkeiten von großsprachigen Modellen und Langchain. Tauchen Sie in eine kuratierte Sammlung von Jupyter -Notizbüchern ein, die demonstrieren:

Die praktischen Anwendungen dieser Technologien, die ihr zeitsparendes Potenzial und die Kraft von KI-gesteuerten Lösungen hervorheben.
Spitzendere Konzepte und Best Practices, um leistungsstarke Systeme mit diesen hochmodernen Modellen aufzubauen.

Entfesseln Sie Ihre Kreativität und erkunden Sie die eingeschlossenen Ressourcen, um Ihre Reise zu starten und tiefer in diese bahnbrechenden Technologien einzugehen.

Anforderungen

Python 3.11 Abhängigkeiten (in Anforderungen aufgeführt.txt)

Installation

Klonen Sie dieses Repository in Ihre lokale Maschine. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten, indem Sie pip install -r requirements.txt ausführen.

Verwendung

Das Notebooks-Verzeichnis ist in Unterverzeichnisse organisiert, die jeweils einem bestimmten Thema gewidmet sind. Sie können diese Unterverzeichnisse in jeder Reihenfolge basierend auf Ihren Interessen untersuchen. Jedes Unterverzeichnis enthält eine Sammlung von Jupyter-Notizbüchern, die sich mit den Konzepten zu seinem jeweiligen Thema befassen. Die Notizbücher werden nacheinander in jedem Unterverzeichnis bestellt, sodass empfohlen wird, der vorgeschlagenen Reihenfolge zu folgen. Die Notizbücher sind so konzipiert, dass sie in sich geschlossen sind, sodass Sie sie unabhängig voneinander ausführen können, ohne Abhängigkeiten von anderen Notizbüchern.

Holen Sie sich den OpenAI -API -Schlüssel

Um die OpenAI -API zu verwenden, müssen Sie ein Konto erstellen und einen API -Schlüssel erhalten. Sie können hier ein Konto erstellen. Sobald Sie ein Konto erstellt haben, finden Sie Ihren API -Schlüssel auf der Seite der API -Schlüssel.

Verwenden Sie OpenAI -API -Schlüssel

Befolgen Sie die folgenden Anweisungen, um Ihren OpenAI -API -Schlüssel sicher innerhalb des Code zu verwenden:

Erstellen Sie eine Datei namens .env im Stammverzeichnis dieses Repositorys.
Definieren Sie die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY in der .env -Datei und setzen Sie sie gleich Ihrer OpenAI -API -Schlüssel. Wenn Ihr API -Schlüssel beispielsweise abc123 ist, sollte der Inhalt der .env -Datei OPENAI_API_KEY="abc123" sein.
Verwenden Sie den folgenden Code, um Ihre API -Taste aus der Datei .env zu laden:

 import os
from dotenv import load_dotenv
import openai

load_dotenv ()
openai . api_key = os . getenv ( "OPENAI_API_KEY" )

Holen Sie sich Activeloop -API -Schlüssel

Anmelden/Anmeldung bei Activeloop.
Erstellen Sie API -Token von der Startseite.
Kopieren Sie das API -Token und fügen Sie es in die .Env -Datei wie diese ACTIVELOOP_TOKEN="<token>" ein.
Verwenden Sie den ähnlichen Code wie oben gezeigt, um Ihr API -Token aus der .env -Datei zu laden.

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Wenn Sie Vorschläge, Fehlerberichte oder Feature -Anfragen haben, öffnen Sie bitte ein Problem oder senden Sie eine Pull -Anfrage. Weitere Informationen finden Sie in der Datei für die beitragen.md -Datei.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert.

Haftungsausschluss

Bitte beachten Sie, dass diese Software als IS bereitgestellt wird und der Autor und die Mitwirkenden nicht für Konsequenzen oder Schäden verantwortlich sind, die sich aus seiner Verwendung ergeben. Weitere Informationen finden Sie in der Datei Haftungsausschluss.md -Datei.