GenAI 2
1.0.0
ที่เก็บนี้มีไว้เพื่อสำรวจความสามารถและศักยภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) ผ่านโครงการต่าง ๆ และตัวอย่างรหัส ที่นี่ฉันสำรวจโครงการที่ใช้ LLM หลากหลายจัดการกับความท้าทายที่แตกต่างกันและจัดแสดงกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นการสร้างข้อความการแปลการตอบคำถามหรือสิ่งใหม่ทั้งหมดที่จุดประกายความอยากรู้อยากเห็นของฉัน
ในการมองเห็นคอมพิวเตอร์การจดจำวัตถุและการแบ่งส่วนเป็นงานที่สำคัญ อย่างไรก็ตามพวกเขามักจะจำเป็นต้องมีคำอธิบายประกอบด้วยตนเองของกล่องขอบเขตหรือมาสก์เซกเมนต์ซึ่งอาจใช้เวลานานและมีราคาแพง
ดังนั้น?
ลืมการแก้ไขภาพด้วยตนเอง! ความก้าวหน้าล่าสุดในโมเดล AI กำลังปลดล็อควิธีใหม่ทั้งหมดในการโต้ตอบกับรูปภาพและวิดีโอโดยใช้คำสั่งข้อความเพียงแค่
วิธีการที่น่าตื่นเต้นนี้ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของสามรุ่นสำคัญ:
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.
ทั้งสามคนที่ทรงพลังนี้เปิดโลกแห่งความเป็นไปได้:
• 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.
ทำไมคุณถึงต้องการมัน?
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.
บทความที่น่าตื่นตาตื่นใจนี้กล่าวถึงการตรวจจับเจตนาโดยละเอียด
Queryverse เว็บแอปพลิเคชันที่ออกแบบมาเพื่อเป็นศูนย์กลางความรู้ส่วนตัวของเราขับเคลื่อนโดยความสามารถที่ทันสมัยของ Google Gemini Pro, Langchain, Vector DB และ Streamlit
Queryverse ทำอะไรได้บ้าง?
Queryverse เสนอแอพพลิเคชั่นที่แตกต่างกันสามแบบโดยใช้ประโยชน์จากรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อมีส่วนร่วมในการโต้ตอบที่มีความหมาย:
* 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.
พลังทางเทคนิคสำหรับการโต้ตอบที่มีประสิทธิภาพ:
หัวใจของ Queryverse เป็นการผสมผสานที่ซับซ้อนของเทคโนโลยี:
* 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.
มูลค่าทางธุรกิจ: โลกแห่งความเป็นไปได้:
LLMS ก้าวข้ามฟังก์ชั่นเพียงให้คุณค่าที่เป็นรูปธรรมในโดเมนต่าง ๆ :
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.
การอัพเกรด: VerseVoyage - 2.0 แอปพลิเคชันได้รับการอัพเกรดและกำลังทำงานอยู่บนพื้นที่กอดใบหน้า ตอนนี้คุณสามารถเลือกรูปแบบที่คุณเลือกจากผู้ให้บริการหลายรายและเพลิดเพลินกับเวลาบทกวี
HF Space: https://lnkd.in/gzem273s
ในขณะที่เราเฉลิมฉลองความรักและการเชื่อมต่อในวันวาเลนไทน์พิเศษนี้ฉันตื่นเต้นที่จะเปิดเผยโปรเจ็กต์ล่าสุดของฉัน: VerseVoyage? แอปพลิเคชั่นบทกวีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อจับภาพสำคัญของอารมณ์ความรู้สึกที่จริงใจของเราในข้อที่น่าดึงดูด
หลายครั้งไม่ใช่แค่แอปพลิเคชันอื่น เป็นการเดินทางบทกวีที่รอการสำรวจ มันเป็นสุดยอดของเทคโนโลยีที่ทันสมัยรวมถึง: AWS Bedrock: ให้รากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการใช้งานที่ราบรื่นของแอพ LLAMA-2 & JURASSIC-2: รูปแบบภาษาที่ทรงพลังเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นคำพูดของคุณบทกวีที่สะท้อนทำนองที่เป็นเอกลักษณ์ของความรักของคุณ BOTO3: ทำให้มั่นใจได้ว่าการโต้ตอบอย่างราบรื่นกับบริการ AWS ทำให้ AI Love ไหล Python & Streamlit: สร้างอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของแอปทำให้การแสดงออกของบทกวีง่ายเหมือนการคลิกปุ่ม
- นี่คือวิธีการที่จะเพิ่มความมีเวทมนตร์เป็นพิเศษ: 1⃣บทกวีส่วนบุคคล: แสดงความรักการเฉลิมฉลองมิตรภาพหรือชีวิตที่ถนอม 2⃣การสร้างสรรค์ที่สร้างขึ้นใหม่: ขับเคลื่อนโดย Llama2 และโมเดล Jurrasic เครื่องยนต์การสร้างบทกวีของ VerseVoyage เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความมหัศจรรย์ของปัญญาประดิษฐ์ 3⃣ประสบการณ์ที่ไร้รอยต่อ: ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของ Streamlit VerseVoyage นำเสนอประสบการณ์การใช้งานที่ไร้รอยต่อที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจและเพลิดเพลินไปกับโลกของบทกวีได้อย่างง่ายดาย 4⃣ประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนด้วยคลาวด์: ด้วย AWS-Bedrock ที่เป็นแกนหลักของมัน Versevoyage ทำให้มั่นใจได้ถึงความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพดังนั้นเราจึงสามารถมุ่งเน้นโดยไม่ต้องหยุดชะงัก
