LLM Openai Notebook
Этот репозиторий содержит ноутбуки Jupyter для изучения и использования больших языковых моделей Openai (LLMS) для различных приложений, включая чат-боты, поколение поиска, генерация текста, быстрое инженер и векторное внедрение. Эти ноутбуки предоставляют комплексный инструментарий для работы с моделями OpenAI в различных контекстах.
Структура репозитория
- Openai-Chat.ipynb : демонстрирует настройку чат-бота с использованием моделей OpenAI, фокусируясь на разговорных взаимодействиях и генерации ответов.
- Openai-rag.ipynb : реализует поколение поиска-августа (RAG), объединяя поиск соответствующих данных с ответами OpenAI для ответов на контекст.
- OpenAI-TEXTGEN.IPYNB : фокусируется на генерации текста с использованием моделей OpenAI, подходящих для творческого письма, создания контента и информативных текстовых выходов.
- Openai_prompting.ipynb : предоставляет методы и методы для эффективного быстрого разработки, демонстрируя, как оптимизировать подсказки для руководства поведением модели.
- OPENAI_REFENCE_RAG.IPYNB : расширенная ноутбук на поколении, которая включает в себя интеграцию справочного материала для высоких точных ответов.
- OPENAI_VECTOR_EMB.IPYNB : исследует векторные встраивания с моделями OpenAI, демонстрируя, как использовать Enterdings для поиска сходства, кластеризации и других приложений в обработке естественного языка.
Начиная
Предварительные условия
Чтобы запустить эти ноутбуки, вам понадобится:
- Python 3.8+
- Жюрит -тетрадь
- Зависимости, перечисленные в
requirements.txt
Установка
Клонировать репозиторий:
git clone https://github.com/simonpierreboucher/llm_openai_notebook.git
cd llm_openai_notebook
Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt
Запуск ноутбуков
- Запустите ноутбук Jupyter : Откройте Jupyter, перейдя в папку репозитория и запустив:
- Выберите записную книжку : Откройте любой из ноутбуков, чтобы изучить функциональные возможности, такие как чат, тряпка или генерация текста.
- Следуйте инструкциям : Каждая записная книжка содержит инструкции и шаги для взаимодействия с моделями OpenAI в соответствующем приложении.
Варианты использования
- Разработка чат-ботов : с
OPENAI-CHAT.ipynb и OPENAI_PROMPTING.ipynb вы можете создать и оптимизировать разговорной агент. - Поиск информации : используйте
OPENAI-RAG.ipynb и OPENAI_REFERENCE_RAG.ipynb для приложений, которые требуют точных, исходных ответов. - Создание контента :
OPENAI-TEXTGEN.ipynb предоставляет инструменты для создания творческого или информационного контента. - Поиск внедрения и сходства :
OPENAI_VECTOR_EMB.ipynb идеально подходит для задач NLP, связанных с сопоставлением сходства, кластеризацией и многом другом.
Внося
Мы приветствуем вклад! Не стесняйтесь отправлять проблемы или привлечь запросы, чтобы улучшить функциональность, добавлять функции или исправлять ошибки.
Лицензия
Этот репозиторий лицензирован по лицензии MIT.
