literalai cookbooks

Buchstäbliche KI -Kochbücher und -anleitungen

Willkommen bei den buchstäblichen AI -Kochbüchern und Leitfäden Repository! Dieses Repository ist bestrebt, Benutzern umfassende Kochbücher und Anleitungen zur Verfügung zu stellen, mit denen Sie AI -Lösungen effektiv verstehen und implementieren können.

Die Literal-KI ist eine End-to-End-Beobachtbarkeits-, Bewertungs- und Überwachungsplattform zum Aufbau und zur Verbesserung von LLM-Anwendungen für Produktionsstätten.

Weitere Informationen finden Sie hier die vollständige Dokumentation. Kochbücher aus diesem Repo und weiteren Führern werden in den Dokumenten mit Erklärungen vorgestellt.

Kochbücher

Python

Name	Kategorie	Beschreibung
Kontextnutzung mit Ragas	Auswertung	Erstellen Sie eine Lag -Anwendung und bewerten Sie sie mit Ragas basierend auf der Kontextauslastung.
Bewerten Sie die Benutzerzufriedenheit - Konversationen für Kundenunterstützung	Auswertung	Abrufen Sie Ihre Kundenunterstützungsgespräche aus der wörtlichen KI und bewerten Sie die Benutzerzufriedenheit in diesen Konversationsdaten.
Lamaindex -Integration	Beobachtbarkeit	Erstellen Sie eine Frage und Antwortenanwendung mit Llamaindex und überwachen Sie es mit buchstäblicher KI.
Bewerten Sie die Agentenläufe mit Tools	Beobachtbarkeit (Tools) und Bewertung	Erstellen Sie einen einfachen Agenten, der zwei Tools verwenden kann. Überwachen und bewerten Sie den Werkzeugverbrauch.
A/B-Client-Seite	Auswertung	Erstellen Sie zwei Eingabeaufforderungen, weisen zufällig neuen Gesprächen und A/B -Test auf einer Metrik zu.
Erstellen Sie einen Datensatz	Auswertung	Erstellen Sie einen wörtlichen KI -Datensatz aus dem SDK
Verteilte Verfolgung	Beobachtbarkeit	Verfolgen Sie einen verteilten (TS und PY) Service
Überwachen Sie einen Konversations -KI -Agenten	Beobachtbarkeit	Überwachen Sie einen Konversations -KI -Agenten, der in Fastapi eingebaut ist
Überwachen Sie einen multimodalen Chatbot	Beobachtbarkeit	Überwachen Sie einen multimodalen Konversations -KI -Agenten, der mit OpenAI gebaut wurde
Langgraph Beispiel	Beobachtbarkeit	Beispiel mit Langgraph: Ein Diagrammfluss mit Werkzeuggebrauch

Typoskript

Name	Kategorie	Beschreibung
Finanz Dashboard mit KI -Copilot	Beobachtbarkeit	Erstellen Sie ein interaktives Finanz-Dashboard mit AI-angetanter Unterstützung und generativer Benutzeroberfläche
Erfordernde Iteration mit promptfoo	Auswertung	Führen Sie eine einfache Chat -Anwendung aus und bewerten Sie ihre Ergebnisse mit zwei verschiedenen Eingabeaufforderungen mit promptfoo.
Bildgenerierung mit Dall-e & wörtlichem KI-Anhang	Beobachtung	Verwenden Sie Openai Dall-E, um ein Bild mit einer Eingabeaufforderung zu erzeugen, und senden Sie es dann an die wörtliche KI.
Chatbot mit Next.js, Openai und Birdal AI	Beobachtung	Erstellen Sie einen personalisierten und überwachten Chatbot mit Openai, Next.js und buchstäblicher KI.
Chatbot mit Vercel AI SDK und wörtlicher KI	Beobachtung	Erstellen Sie einen personalisierten und überwachten Chatbot mit Vercel AI SDK und wörtlicher KI.
Einfacher Lappen mit Lancyb, Openai und Birdal AI	Beobachtbarkeit	Erstellen Sie einen einfachen Lappen auf YouTube -Transkripten, die mit LancyB gespeichert sind
Rede-to-Emoji: Next.js App, um Audio mit Openai Whisper, GPT-4O und Literal AI zusammenzufassen	Beobachtbarkeit	Erstellen Sie eine einfache Web-App, die Audio mit OpenAI Whisper, GPT-4O und Literal AI transkribiert und zusammenfasst.
Interaktive Karte mit einem Copilot -Chat -Bot	Beobachtbarkeit	Eine Weltkarte mit einem Chat -Bot, der Kontext ist und auf die Benutzerposition auf der Karte reagiert
Beispiele für Langchain und Langgraph	Beobachtbarkeit	Drei Beispiele mit Langchain/Langgraph: Ein Basislappen, ein Diagrammfluss mit Werkzeuggebrauch und ein Multi-Agent-Fluss