GenAI 2
1.0.0
このリポジトリは、さまざまなプロジェクトやコードスニペットを通じて、大規模な言語モデル（LLM）の機能と可能性を調査することに専念しています。ここでは、さまざまな課題に取り組み、異なるユースケースを紹介するさまざまなLLMベースのプロジェクトを探ります。テキスト生成、翻訳、質問の回答、またはまったく新しいものであろうと、それが私の好奇心に火をつけます。
コンピュータービジョンでは、オブジェクトの認識とセグメンテーションは重要なタスクです。ただし、多くの場合、境界ボックスまたはセグメンテーションマスクの手動注釈が必要であり、時間がかかり、高価な場合があります。
それで？
手動画像編集を忘れてください！ AIモデルの最近の進歩は、テキストコマンドのみを使用して画像やビデオと対話するまったく新しい方法を解き放ちます。
このエキサイティングなアプローチは、3つの重要なモデルの強度を活用しています。
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.
この強力なトリオは、可能性の世界を開きます。
• 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.
なぜあなたはそれが必要なのですか？
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.
この驚くべき記事では、意図の検出を詳細に説明しています。
Queryverseは、Google Gemini Pro、Langchain、Vector DB、およびRiremlitの最先端の機能を搭載した個人的な知識ハブになるように設計されたWebアプリケーションです。
Queryverseは何ができますか？
QueryVerseは3つの異なるアプリケーションを提供し、それぞれが大規模な言語モデル（LLMS）の地点を活用して、意味のある相互作用に従事します。
* 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.
強力な相互作用のための技術的な力：
クエリバースの中心には、技術の洗練されたブレンドがあります。
* 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.
ビジネス価値：可能性の世界：
LLMSは単なる機能を超越し、さまざまなドメインで具体的な値を提供します。
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.
アップグレード：versevoyage -2.0アプリケーションはアップグレードされており、現在、フェイススペースを抱きしめて実行されています。これで、いくつかのプロバイダーから選択したモデルを選択して、詩的な時間を楽しむことができます。
HFスペース：https：//lnkd.in/gzem273s
この特別なバレンタインデーの愛とつながりを祝うとき、私は私の最新のプロジェクトであるVersevoyageを発表することに興奮していますか？ 、魅惑的な詩の中で私たちの心からの感情の本質を捉えるために設計されたAI駆動の詩アプリケーション。
Versevoyageは単なるアプリケーションではありません。探索されるのを待っている詩的な旅です。これは、次のような最先端のテクノロジーの集大成です：AWS Bedrock：アプリのスムーズな操作のための堅実な基盤を提供します。 Llama-2＆Jurassic-2：これらの強力な言語モデルは、あなたの愛のユニークなメロディーを反映する詩を作り上げます。 BOTO3：AIの愛を流し続け、AWSサービスとのシームレスな相互作用を保証します。 Python＆Restreylit：アプリのユーザーフレンドリーなインターフェイスを構築し、ボタンをクリックするのと同じくらい簡単に詩的な表現を作成します。
？ Versevoyageが魔法の余分なタッチを追加する方法は次のとおりです。1️⃣パーソナライズされた詩：愛を表現したり、友情を祝いたり、人生を大切にしたり、感情の本質を捉えた詩のクラフトのパーソナライズされた詩です。 2️⃣ai-crafted Creations：llama2とJurrasicモデルを搭載したVersevoyageの詩の世代エンジンは、人工知能の驚異の証です。 3️⃣シームレスなエクスペリエンス：Streamlitの直感的なインターフェイスにより、Versevoyageは、ユーザーが詩の世界を簡単に探索して楽しむことができるシームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。 4かクラウド駆動のパフォーマンス：AWS-BEDROCKがそのコアにあるため、VerseVoyageは信頼性とパフォーマンスを保証するため、中断することなく集中できます。
