？概要
PythonベースのAI開発プラクティスには、生成AI、LLMアプリケーション開発ケース、LLMアプリケーション開発ツールが含まれます。
ガイド
QuickStart：シンプルな生成AI
迅速なエンジニアリング
- GPTに基づくマルチホイールダイアログカスタマーサービスロボット
- Thinkチェーンに基づいて、カスタマーサービスの品質検査を促します
関数呼び出し
- ローカル関数呼び出し：数学的計算
- リモート関数呼び出し：ガードマップAPIは、複数のラウンドの関数呼び出しを実装しています
- 偽の関数呼び出し：連絡先アドレス抽出
ぼろきれ
- ElasticsearchとNLTKに基づくRAG Q＆A
- Openai EmbeddingおよびChromAdb実装テキストの類似性検索
- ぼろきれのQ＆Aボット
ラングチェーン
- Langchainは、Openaiマルチラウンドの対話を実現します
- ラングチェーン管理プロンプト
- Langchainのベクトルデータベースとベクトル検索
- ラングジェネレーションの質問と回答ラングチェーンに基づいてベクトル検索を実装する
- 実用アプリケーション：chatpdf
langfuse
- LangFuseを使用して、LLMアプリケーションを監視および追跡します
- langfuseを使用して、プロンプトテンプレートを管理します
- プロンプトキャッシュ
- Pythonコードを介してLangfuseのProptを作成します
- LangFuseは、監視と追跡とプロップマネジメントのためにLangchainを統合します
？私について
❤️寄付します
コードの例が役立つ場合は、私に与えてください！ありがとう！ ??
