llm_openai_notebook

LLM Openai Notebook

Repositori ini berisi buku catatan Jupyter untuk mengeksplorasi dan memanfaatkan Model Bahasa Besar Openai (LLM) untuk berbagai aplikasi, termasuk chatbots, generasi pengambilan-pengambilan, pembuatan teks, rekayasa cepat, dan penyematan vektor. Buku catatan ini menyediakan toolkit yang komprehensif untuk bekerja dengan model OpenAI dalam konteks yang beragam.

Struktur repositori

• OpenAI-CHAT.IPYNB : Menunjukkan pengaturan chatbot menggunakan model OpenAI, fokus pada interaksi percakapan dan generasi respons.
• OpenAI-RAG.IPYNB : Menerapkan Generasi Pengambilan-Augmented (RAG), menggabungkan pengambilan data yang relevan dengan respons model openai untuk jawaban yang sadar konteks.
• OpenAi-textgen.ipynb : Fokus pada pembuatan teks menggunakan model OpenAI, cocok untuk penulisan kreatif, pembuatan konten, dan output teks informatif.
• OpenAI_PROMPTING.IPYNB : Menyediakan metode dan teknik untuk rekayasa cepat yang efektif, menunjukkan cara mengoptimalkan petunjuk untuk memandu perilaku model.
• OpenAI_REFERENCE_RAG.IPYNB : Buku catatan canggih tentang generasi pengambilan yang mencakup integrasi materi referensi untuk respons yang sangat akurat.
• OpenAI_VECTOR_EMB.IPYNB : Menjelajahi embeddings vektor dengan model openai, menampilkan cara menggunakan embeddings untuk pencarian kesamaan, pengelompokan, dan aplikasi lain dalam pemrosesan bahasa alami.

Memulai

Prasyarat

Untuk menjalankan buku catatan ini, Anda akan membutuhkan:

• Python 3.8+
• Jupyter Notebook
• Dependensi yang tercantum dalam requirements.txt

Instalasi

1. Klon Repositori:

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

2. Instal dependensi:

   pip install -r requirements.txt

Menjalankan notebook

1. Mulai Jupyter Notebook : Buka Jupyter dengan menavigasi ke folder repositori dan berjalan:

   jupyter notebook

2. Pilih buku catatan : Buka salah satu notebook untuk menjelajahi fungsionalitas seperti obrolan, kain, atau pembuatan teks.
3. Ikuti instruksi : Setiap notebook berisi instruksi dan langkah -langkah untuk berinteraksi dengan model OpenAI di aplikasi masing -masing.

Menggunakan kasus

• Pengembangan Chatbot : Dengan OPENAI-CHAT.ipynb dan OPENAI_PROMPTING.ipynb , Anda dapat membuat dan mengoptimalkan agen percakapan.
• Pengambilan Informasi : Gunakan OPENAI-RAG.ipynb dan OPENAI_REFERENCE_RAG.ipynb untuk aplikasi yang memerlukan respons yang akurat dan diisi sumber.
• Pembuatan Konten : OPENAI-TEXTGEN.ipynb menyediakan alat untuk menghasilkan konten kreatif atau informasi.
• Pencarian embedding dan kesamaan : OPENAI_VECTOR_EMB.ipynb sangat ideal untuk tugas NLP yang melibatkan pencocokan kesamaan, pengelompokan, dan banyak lagi.

Berkontribusi

Kami menyambut kontribusi! Jangan ragu untuk mengirimkan masalah atau menarik permintaan untuk meningkatkan fungsionalitas, menambahkan fitur, atau memperbaiki bug.

Lisensi

Repositori ini dilisensikan di bawah lisensi MIT.