llm_openai_notebook

LLM OPERAI Notebook

Este repositorio contiene cuadernos de Jupyter para explorar y utilizar los modelos de idiomas grandes de OpenAI (LLM) para diversas aplicaciones, incluidos chatbots, generación de recuperación, generación de texto, ingeniería rápida e integración vectorial. Estos cuadernos proporcionan un conjunto de herramientas integral para trabajar con modelos Operai en diversos contextos.

Estructura de repositorio

• Operai-Chat.ipynb : demuestra la configuración de un chatbot usando modelos Operai, centrándose en interacciones conversacionales y generación de respuesta.
• Operai-Rag.ipynb : implementa la generación de recuperación de recuperación (RAG), combinando la recuperación de datos relevantes con respuestas modelo Operai para respuestas conscientes de contexto.
• OpenAi-textgen.ipynb : se centra en la generación de texto utilizando modelos OpenAI, adecuados para la escritura creativa, la creación de contenido y las salidas de texto informativas.
• OpenAI_Prompting.ipynb : proporciona métodos y técnicas para una ingeniería rápida efectiva, demostrando cómo optimizar las indicaciones para guiar el comportamiento del modelo.
• OpenAI_reference_rag.ipynb : un cuaderno avanzado sobre la generación de recuperación acuática que incluye integración de material de referencia para respuestas altamente precisas.
• OPERAI_VECTOR_EMB.IPYNB : Explora las integridades vectoriales con modelos OpenAI, mostrando cómo usar integridades para la búsqueda de similitud, agrupación y otras aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural.

Empezando

Requisitos previos

Para ejecutar estos cuadernos, necesitará:

• Python 3.8+
• Cuaderno de jupyter
• Dependencias enumeradas en requirements.txt

Instalación

1. Clon el repositorio:

   git clone https://github.com/simonpierreboucher/llm_openai_notebook.git
   cd llm_openai_notebook

2. Instale las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

Ejecutando los cuadernos

1. Iniciar el cuaderno Jupyter : Abra Jupyter navegando a la carpeta del repositorio y ejecutando:

   jupyter notebook

2. Seleccione un cuaderno : abra cualquiera de los cuadernos para explorar funcionalidades como chat, trapo o generación de texto.
3. Siga las instrucciones : cada portátil contiene instrucciones y pasos para interactuar con modelos Operai en la aplicación respectiva.

Casos de uso

• Desarrollo de chatbot : con OPENAI-CHAT.ipynb y OPENAI_PROMPTING.ipynb , puede crear y optimizar un agente de conversación.
• Recuperación de información : use OPENAI-RAG.ipynb y OPENAI_REFERENCE_RAG.ipynb para aplicaciones que requieren respuestas precisas y fundamentadas.
• Creación de contenido : OPENAI-TEXTGEN.ipynb proporciona herramientas para generar contenido creativo o informativo.
• Búsqueda de incrustación y similitud : OPENAI_VECTOR_EMB.ipynb es ideal para tareas de PNL que involucran la coincidencia de similitud, agrupación y más.

Que contribuye

¡Agradecemos las contribuciones! Siéntase libre de enviar problemas o extraer solicitudes para mejorar la funcionalidad, agregar funciones o arreglar errores.

Licencia

Este repositorio tiene licencia bajo la licencia MIT.