llm_openai_notebook

LLM Openaiノートブック

このリポジトリには、チャットボット、検索された高級世代、テキスト生成、迅速なエンジニアリング、ベクトル埋め込みなど、さまざまなアプリケーションのOpenAIの大規模な言語モデル（LLM）を探索および利用するためのJupyterノートブックが含まれています。これらのノートブックは、多様なコンテキストでOpenAIモデルを操作するための包括的なツールキットを提供します。

リポジトリ構造

• Openai-chat.ipynb ：Openaiモデルを使用してチャットボットのセットアップを実証し、会話の相互作用と応答生成に焦点を当てています。
• Openai-rag.ipynb ：関連データの検索と、コンテキスト認識の回答のOpenAIモデル応答を組み合わせて、再取得生成（RAG）を実装します。
• Openai-TextGen.ipynb ：創造的なライティング、コンテンツの作成、有益なテキスト出力に適したOpenAIモデルを使用したテキスト生成に焦点を当てています。
• openai_prompting.ipynb ：効果的な迅速なエンジニアリングの方法と手法を提供し、モデルの動作をガイドするためのプロンプトを最適化する方法を実証します。
• openai_reference_rag.ipynb ：非常に正確な応答のための参照資料統合を含む検索された生成に関する高度なノートブック。
• openai_vector_emb.ipynb ：openaiモデルを使用したベクトル埋め込みを調査し、類似性検索、クラスタリング、および自然言語処理におけるその他のアプリケーションに埋め込みを使用する方法を紹介します。

はじめる

前提条件

これらのノートブックを実行するには、次のことが必要です。

• Python 3.8+
• Jupyterノートブック
• requirements.txtにリストされている依存関係。txt

インストール

1. リポジトリをクローンします：

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

2. 依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt

ノートブックを実行します

1. Jupyter Notebookを開始：リポジトリフォルダーに移動して実行してJupyterを開きます。

   jupyter notebook

2. ノートブックを選択してください：ノートブックを開き、チャット、ラグ、テキスト生成などの機能を調べます。
3. 指示に従ってください：各ノートブックには、それぞれのアプリケーションでOpenAIモデルと対話するための手順と手順が含まれています。

ユースケース

• チャットボット開発： OPENAI-CHAT.ipynbおよびOPENAI_PROMPTING.ipynbを使用すると、会話エージェントを作成および最適化できます。
• 情報検索：正確でソース接地された応答を必要とするアプリケーションには、 OPENAI-RAG.ipynbおよびOPENAI_REFERENCE_RAG.ipynbを使用します。
• コンテンツの作成： OPENAI-TEXTGEN.ipynbクリエイティブまたは情報コンテンツを生成するためのツールを提供します。
• 埋め込みおよび類似性検索： OPENAI_VECTOR_EMB.ipynb 、類似性のマッチング、クラスタリングなどを含むNLPタスクに最適です。

貢献

貢献を歓迎します！機能を強化したり、機能を追加したり、バグを修正したりするために、問題を提出したり、リクエストをプルしたりしてください。

ライセンス

このリポジトリは、MITライセンスの下でライセンスされています。