GenAI 2
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Este repositório é dedicado a explorar os recursos e o potencial de grandes modelos de idiomas (LLMs) por meio de vários projetos e trechos de código. Aqui, exploro uma série de projetos baseados em LLM enfrentando diferentes desafios e exibindo casos de uso distintos. Seja geração de texto, tradução, resposta a perguntas ou algo totalmente novo, que acende minha curiosidade.
Na visão computacional, o reconhecimento e a segmentação de objetos são tarefas cruciais. No entanto, eles geralmente exigem anotação manual de caixas delimitadoras ou máscaras de segmentação, que podem ser demoradas e caras.
Então?
Esqueça a edição manual da imagem! Os avanços recentes nos modelos de IA estão desbloqueando maneiras inteiramente novas de interagir com imagens e vídeos usando apenas comandos de texto.
Essa abordagem emocionante aproveita os pontos fortes de três modelos -chave:
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.
Este trio poderoso abre um mundo de possibilidades:
• 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.
Por que você precisa disso?
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.
Este artigo incrível discute a detecção de intenções em detalhes.
O Queryverse, um aplicativo da Web projetado para ser nosso hub de conhecimento pessoal, alimentado pelos recursos de ponta do Google Gemini Pro, Langchain, Vector DB e simplit.
O que o Queryverse pode fazer?
O Queryverse oferece três aplicações distintas, cada uma alavancando o Popwer de grandes modelos de linguagem (LLMS) para se envolver em interações significativas:
* 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.
Poder técnico para interações poderosas:
No coração do Queryverse está uma mistura sofisticada de tecnologias:
* 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.
Valor comercial: um mundo de possibilidades:
O LLMS transcende a mera funcionalidade, oferecendo valor tangível em vários domínios:
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.
Atualização: Versevoyage - 2.0 O aplicativo foi atualizado e agora está funcionando no espaço para abraçar o rosto. Agora você pode selecionar um modelo de sua escolha de vários fornecedores e desfrutar de um tempo poético.
HF Space: https://lnkd.in/gzem273s
Ao celebrarmos o amor e a conexão neste dia especial dos namorados, estou emocionado por revelar meu último projeto: Versevoyage? , uma aplicação de poesia movida a IA projetada para capturar a essência de nossas emoções sinceras em versos cativantes.
O Versevoyage não é apenas mais um aplicativo; É uma jornada poética esperando para ser explorada. É o culminar da tecnologia de ponta, incluindo: AWS Bedrock: fornece uma base sólida para a operação suave do aplicativo. LLAMA-2 & JURASSIC-2: Esses modelos de linguagem poderosos atuam como suas palavras de palavras, criando poemas que ecoam a melodia única do seu amor. BOTO3: Garante interações perfeitas com os serviços da AWS, mantendo o amor da IA fluindo. Python & Streamlit: Crie a interface amigável do aplicativo, tornando a expressão poética tão simples quanto clicar em um botão.
? Veja como o Versevoyage acrescenta um toque extra de magia: 1enha de poemas personalizados: expressando amor, comemorando amizade ou vida de valorização, o versevroyage cria poemas personalizados que capturam a essência das emoções. 2️⃣ Criações artesanais de AI: Powered by LLAMA2 e o modelo Jurrasic, o mecanismo de geração de poesia da Versevoyage é uma prova das maravilhas da inteligência artificial. 3️⃣ Experiência perfeita: com a interface intuitiva do Streamlit, o VerseVoyage oferece uma experiência perfeita do usuário que permite que os usuários explorem e apreciem sem esforço o mundo da poesia. 4️⃣ Desempenho de nuvem: com a AWS-Bedrock em sua essência, o Versevoyage garante confiabilidade e desempenho, para que possamos focar sem interrupções.
