GenAI 2
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Ce référentiel est dédié à l'exploration des capacités et du potentiel des modèles de grande langue (LLM) via divers projets et extraits de code. Ici, j'explore une gamme de projets basés sur LLM relever différents défis et présenter des cas d'utilisation distincts. Que ce soit la génération de texte, la traduction, la réponse aux questions, ou quelque chose de complètement nouveau, qui enflamme ma curiosité.
Dans la vision par ordinateur, la reconnaissance et la segmentation des objets sont des tâches cruciales. Cependant, ils nécessitent souvent l'annotation manuelle des boîtes de délimitation ou des masques de segmentation, ce qui peut prendre du temps et coûteux.
Donc?
Oubliez l'édition manuelle de l'image! Les progrès récents dans les modèles d'IA déverrouillent entièrement de nouvelles façons d'interagir avec les images et les vidéos à l'aide de commandes de texte.
Cette approche passionnante tire parti des points forts de trois modèles clés:
1. Grounding DINO: Identifies objects within the image based on your text description.
2. Meta's SAM: Segments the identified objects, creating precise masks.
3. Stable Diffusion: Modifies the image based on your further text instructions, seamlessly integrating the new elements.
Ce trio puissant ouvre un monde de possibilités:
• Faster Design Prototyping: Visualize ideas instantly, enabling quicker feedback and iteration cycles.
• Inclusive Content Creation: Easily translate and localize images for broader audiences.
• Streamlined Editing: Edit images and videos efficiently with text prompts, ideal for both individual creators and large-scale content management.
• Seamless Object Manipulation: Effortlessly identify and replace objects within an image, offering endless creative possibilities.
- Creating an AI chatbot involves more than just using a model API and adding context with our data. We should also consider the various intents users might have and how to manage them.
Pourquoi en avez-vous besoin?
let's say that we have defined 5 intent categories: "Order Status", "Product Information", "Payments", "Returns" and "Feedback”.
For each category, there should be a distinct step where the LLM-powered chatbot, figures out the user's intent. It does this by placing the user's question into the right category. After identifying the intent, the chatbot can then take the next appropriate actions for that particular category.
Having separate steps for the prompts and intent handlers is useful because each of your intents might need to do different actions. For example: “Returns” might need to be handled by an external service/API that a handler action should call, and the handler for “Product information” might just call an LLM and a context doc to answer with text response. Also, adding too many instructions in one prompt can also influence the performance.
Identifying these intents accurately allows the chatbot to respond better, call an external API or route the query to the correct personnel for further assistance.
Cet article étonnant traite en détail de la détection des intention.
Queryverse, une application Web conçue pour être notre centre de connaissances personnelles, propulsée par les capacités de pointe de Google Gemini Pro, Langchain, Vector DB et rational.
Que peut faire Queryverse?
Queryverse propose trois applications distinctes, chacune tirant parti du popwer de modèles de grande langue (LLM) pour engager des interactions significatives:
* Q&A: Unleash your curiosity! Ask QueryVerse anything, across diverse topics, and receive informative, comprehensive answers. Its knowledge base is vast and continuously expanding, ensuring you stay informed and empowered.
* Vision: See beyond the pixels! Upload an image and QueryVerse will analyze it, providing insights and details, answering your questions with remarkable accuracy. Imagine understanding complex visuals with just a click!
* Chatbot: Dive deep into your documents! Upload documents and ask QueryVerse questions directly related to their content. Its contextual understanding allows it to answer with precision, streamlining our information retrieval process.
Pouvoir technique pour des interactions puissantes:
Au cœur de Queryverse se trouve un mélange sophistiqué de technologies:
* Google Gemini Pro: This powerhouse LLM delivers exceptional natural language processing, enabling QueryVerse to understand our questions and respond coherently.
* Langchain: This framework seamlessly combines different AI models, allowing QueryVerse to leverage the strengths of various specialists for comprehensive problem-solving.
* Vector DB: This efficient database stores and retrieves information with impressive speed, ensuring QueryVerse delivers answers rapidly.
* Streamlit: This user-friendly platform creates a clean and intuitive web interface, making QueryVerse accessible and enjoyable to use.
Valeur commerciale: un monde de possibilités:
LLMS transcende de simples fonctionnalités, offrant une valeur tangible dans divers domaines:
Customer Service: Enhance customer experiences by providing instant, 24/7 support through LLM's Q&A and Chatbot features.
Education: Foster deeper learning by empowering us with a personalized knowledge assistant.
Content Creation: Streamline research and content generation by leveraging LLM's ability to process information and answer questions creatively.
Data Analysis: Extract insights from unstructured data efficiently with LLM's Vision and Chatbot capabilities.
Mise à niveau: VerseVoyage - 2.0 L'application a été mise à niveau et fonctionne maintenant sur un espace facial étreint. Vous pouvez désormais sélectionner un modèle de votre choix parmi plusieurs fournisseurs et profiter d'une période poétique.
Espace HF: https://lnkd.in/gzem273s
Alors que nous célébrons l'amour et la connexion sur cette Saint-Valentin spéciale, je suis ravi de dévoiler mon dernier projet: VerseVoyage? , une application de poésie alimentée par l'IA conçue pour capturer l'essence de nos émotions sincères dans les versets captivants.
VerseVoyage n'est pas seulement une autre application; C'est un voyage poétique qui attend d'être exploré. C'est le point culminant de la technologie de pointe, notamment: AWS Boutrock: fournit une base solide en roche pour le fonctionnement fluide de l'application. LLAMA-2 & Jurassic-2: Ces modèles de langage puissants agissent comme vos paroles, fabriquant des poèmes qui font écho à la mélodie unique de votre amour. Boto3: assure des interactions transparentes avec les services AWS, en gardant l'amour de l'IA. Python & Streamlit: créez l'interface conviviale de l'application, ce qui rend l'expression poétique aussi simple que de cliquer sur un bouton.
? Voici comment VerseVoyage ajoute une touche supplémentaire de magie: 1️⃣ Poèmes personnalisés: exprimer l'amour, célébrer l'amitié ou chérir la vie, le versevoyage fabrique des poèmes personnalisés qui capturent l'essence des émotions. 2️⃣ Créations fabriquées par AI: Propulsé par LLAMA2 et le modèle Jurrasic, le moteur de génération de poésie de Versevoyage témoigne des merveilles de l'intelligence artificielle. 3️⃣ Expérience transparente: avec l'interface intuitive de Streamlit, VerseVoyage offre une expérience utilisateur transparente qui permet aux utilisateurs d'explorer et de profiter sans effort du monde de la poésie. 4️⃣ Performance à cloud: avec AWS-B-BoDrock à la base, Versevoyage garantit la fiabilité et les performances, afin que nous puissions nous concentrer sans aucune interruption.
