llm augmentation

LLM增强（2024年冬季）

大型语言模型在几乎每个领域都拥有令人难以置信的知识。在此项目中，我们将探讨使用自定义数据和调用功能的能力增强LLM的方法，最终目标是提高其针对特定域相关任务的性能。

该存储库包含与LLM扩增项目（W24）每周课程一致的教程笔记本。这些笔记本旨在提供我们将要探索的技术和概念的动手体验。

首先，只需克隆存储库，然后在本地开发环境中使用笔记本。如果您的当地环境有挑战性，请使用云笔记本电脑，例如Google Colab或Kaggle。

项目时间表

星期	日期	每周主题	客观的
1	2/11	设置，LLMS介绍和嵌入	-
2	2/18	向量数据库和检索增强发电（RAG）	-
-	-	春假	-
3	3/10	功能通话和兰链	形式组
4	3/17	发展时间	-
5	3/24	发展时间	-
6	3/31	简化建造前端	小组检查点应得
7	4/7	发展时间	-
8	4/14	最终博览会准备	最终可交付应付
-	-	最终项目博览会（4/19）	介绍应得

API键

API键是该项目的重要组成部分。每个人都将获得OpenAI API键，如果需要，可以根据要求提供其他密钥。

要在您的开发环境中使用API​​键，请将它们设置为系统环境变量，或在本地文件夹中创建.env文件，然后在此处设置API密钥环境变量。以下是.env文件的示例，而Python代码从文件中摘下API键。

您的.env文件应查看以下内容：

 # .env
OPENAI_API_KEY = your_api_key
OTHER_API_KEYS = ...
...

要将环境变量从.env提取到代码中，您将需要使用dotenv python库。

 from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv ()

上述单元格运行后，将.env变量的所有环境变量加载到笔记本环境变量中。要在必要时提取这些环境变量，请使用os.getenv("OPENAI_API_KEY") 。

使用openai时，设置API键应该看起来像这样：

 import openai

openai . api_key = os . getenv ( "OPENAI_API_KEY" )

使用langchain时， load_dotenv()应该足够，因为Langchain会自动寻找具有适当名称的环境变量。如果没有，请执行以下操作：

 X_API_KEY = os . getenv ( "API_KEY_NAME" )
# then, pass the API KEY variable where necessary

请勿将API键将API密钥编码到您的代码中，也不要将.env文件包含在git commit中。