GenAI 2
1.0.0
이 저장소는 다양한 프로젝트 및 코드 스 니펫을 통해 대형 언어 모델 (LLM)의 기능과 잠재력을 탐색하는 데 전념합니다. 여기서는 다양한 도전을 해결하고 독특한 사용 사례를 보여주는 다양한 LLM 기반 프로젝트를 탐색합니다. 내 호기심을 불러 일으키는 텍스트 생성, 번역, 질문 답변 또는 완전히 새로운 것입니다.
컴퓨터 비전에서 객체 인식 및 세분화는 중요한 작업입니다. 그러나 종종 경계 상자 나 세분화 마스크의 수동 주석이 필요하며 시간이 많이 걸리고 비싸다.
그래서?
수동 이미지 편집을 잊어 버리십시오! AI 모델의 최근 발전은 텍스트 명령을 사용하여 이미지 및 비디오와 상호 작용하는 완전히 새로운 방법을 잠금 해제하고 있습니다.
이 흥미로운 접근 방식은 세 가지 주요 모델의 강점을 활용합니다.
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.
이 강력한 트리오는 가능성의 세계를 열어줍니다.
• 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.
왜 필요한가요?
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.
이 놀라운 기사는 의도 감지에 대해 자세히 설명합니다.
Google Gemini Pro, Langchain, Vector DB 및 Streamlit의 최첨단 기능으로 구동되는 개인 지식 허브로 설계된 웹 응용 프로그램 인 Queryverse.
Queryverse는 무엇을 할 수 있습니까?
Queryverse는 의미있는 상호 작용에 참여하기 위해 LLM (Large Language Model)의 팝 베르를 활용하는 세 가지 별개의 응용 프로그램을 제공합니다.
* 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.
강력한 상호 작용을위한 기술력 :
Queryverse의 핵심에는 정교한 기술이 있습니다.
* 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.
비즈니스 가치 : 가능성의 세계 :
LLM은 다양한 도메인에서 실질적인 가치를 제공하는 단순한 기능을 초월합니다.
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.
업그레이드 : VerseVoyage -2.0 응용 프로그램이 업그레이드되었으며 이제 포옹 페이스 스페이스에서 실행 중입니다. 이제 여러 제공 업체에서 선택한 모델을 선택하고 시적 시간을 즐길 수 있습니다.
HF 공간 : https://lnkd.in/gzem273s
이 특별한 발렌타인 데이에 사랑과 연결을 축하 할 때, 나는 나의 최신 프로젝트 인 VerseVoyage를 공개하게되어 기쁩니다. , 매혹적인 구절에서 우리의 진심 어린 감정의 본질을 포착하도록 설계된 AI 구동시 응용 프로그램.
VerseVoyage는 단순한 응용 프로그램이 아닙니다. 탐험하기를 기다리는 시적 여행입니다. AWS BEDROCK : 앱의 원활한 작동을위한 록 볼드 기반을 제공하는 최첨단 기술의 정점입니다. LLAMA-2 & JURASSIC-2 :이 강력한 언어 모델은 당신의 워드 스미스 역할을하며, 당신의 사랑의 독특한 멜로디를 반영하는시를 제작합니다. BOTO3 : AWS 서비스와의 원활한 상호 작용을 보장하여 AI Love가 계속 흐르고 있습니다. Python & Stimlit : 앱의 사용자 친화적 인 인터페이스를 구축하여 시적 표현을 버튼을 클릭하는 것만 큼 간단하게 만듭니다.
? Versevoyage가 마술의 추가 터치를 더하는 방법은 다음과 같습니다. 1️ ⃣ 개인화 된시 : 사랑 표현, 우정 축하, 삶의 소중한 삶, 감정의 본질을 포착하는 Versevoyage Crafts 개인화 된시를 개인화합니다. 2ø-ai-crafted creations : llama2와 Jurrasic 모델에 의해 구동되는 Versevoyage의시 생성 엔진은 인공 지능의 경이로움에 대한 증거입니다. 3️ : 완벽한 경험 : Streamlit의 직관적 인 인터페이스를 통해 VerseVoyage는 사용자가시의 세계를 쉽게 탐색하고 즐길 수있는 완벽한 사용자 경험을 제공합니다. 4NAL Cloud 기반 성능 : AWS-BEDROCK의 핵심으로 VerseVoyage는 신뢰성과 성능을 보장하므로 중단없이 집중할 수 있습니다.
