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Livres de cuisine et guides littéraux AI

Bienvenue dans le référentiel de livres de cuisine et de guides littéraux! Ce référentiel est dédié à fournir aux utilisateurs des livres de cuisine et des guides complets conçus pour vous aider à comprendre et à mettre en œuvre efficacement les solutions d'IA.

L'IA littéral est une plate-forme d'observabilité, d'évaluation et de surveillance de bout en bout pour la construction et l'amélioration des applications LLM de qualité de production.

Pour plus d'informations, trouvez la documentation complète ici. Les livres de cuisine de ce dépôt et plus de guides sont présentés dans les documents avec des explications.

Livres de cuisine

Python

Nom	Catégorie	Description
Utilisation du contexte avec les ragas	Évaluation	Construisez une application de chiffon et évaluez-la avec des Ragas en fonction de l'utilisation du contexte.
Évaluer la satisfaction des utilisateurs - Conversations du support client	Évaluation	Récupérez vos conversations de support client à partir de l'IA littérale et évaluez la satisfaction des utilisateurs sur ces données conversationnelles.
Intégration de Llamaindex	Observabilité	Construisez une demande de questions-réponses avec Llamaindex et surveillez-la avec une AI littérale.
Évaluer l'agent exécute avec des outils	Observabilité (outils) et évaluation	Créez un agent simple qui peut utiliser deux outils. Surveillez et évaluez l'utilisation de l'outil.
Test A / B côté client	Évaluation	Créez deux invites, attribuez au hasard aux nouvelles conversations et au test A / B sur une métrique.
Créer un ensemble de données	Évaluation	Créez un ensemble de données AI littéral à partir du SDK
Traçage distribué	Observabilité	Tracez un service distribué (TS et PY)
Surveiller un agent d'interface utilisateur conversationnel	Observabilité	Surveiller un agent de l'IA conversationnel, intégré à Fastapi
Surveiller un chatbot multimodal	Observabilité	Surveiller un agent d'IA conversationnel multimodal, construit avec OpenAI
Exemple de langgraph	Observabilité	Exemple avec Langgraph: un flux de graphiques avec utilisation de l'outil

Manuscrit

Nom	Catégorie	Description
Tableau de bord financier avec copilote AI	Observabilité	Créer un tableau de bord financier interactif avec une assistance alimentée par l'IA et une interface utilisateur générative
Itération rapide avec promptfoo	Évaluation	Exécutez une application de chat simple et évaluez ses résultats avec deux modèles d'invite différents avec PromptFoo.
Génération d'images avec l'attachement Dall-E et littéral AI	Observabilité	Utilisez Openai Dall-E pour générer une image avec une invite, puis envoyez-le à AI littéral.
Chatbot utilisant Next.js, Openai et Litteral AI	Observabilité	Créez un chatbot personnalisé et surveillé avec Openai, Next.js et AI littéral.
Chatbot utilisant Vercel Ai SDK et AI littéral	Observabilité	Créez un chatbot personnalisé et surveillé avec Vercel AI SDK et AI littéral.
Rag simple utilisant LancedB, Openai et AI littéral	Observabilité	Créer un chiffon simple sur les transcriptions YouTube stockées à l'aide de LancedB
Speech-to-emoji: application suivante.js pour résumer l'audio avec Openai Whisper, GPT-4O et littéral AI	Observabilité	Créez une application Web simple qui transcrit et résume l'audio à l'aide d'Openai Whisper, GPT-4O et AI littéral.
Carte interactive avec un bot de chat copilote	Observabilité	Une carte du monde avec un bot de chat qui est en contexte et réagit à la position de l'utilisateur sur la carte
Exemples de Langchain et Langgraph	Observabilité	Trois exemples avec Langchain / Langgraph: un chiffon de base, un flux de graphiques avec une utilisation de l'outil et un flux multi-agents