Generative AI with Lancgchain and Huggingface

生成ai，带有悬链和追捧的面

欢迎来到生成型与距离链链和追加faceface ，这是一个全面的存储库，我在这里使用Langchain ， HuggingFace和各种AI工具在生成AI中探索并实施了尖端技术。该存储库是学习，实验和构建现实世界应用的枢纽。

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目标

• Langchain大师和Huggingface框架用于生成AI。
• 探索高级主题，例如抹布（检索效果生成），向量数据库，图形数据库和基于工具的AI代理。
• 实施聊天机器人，摘要，搜索引擎等的端到端应用程序。

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存储库内容

核心部分

1. Langchain 101

   • Langchain概念简介：链，提示和内存。

2. 探索Chromadb

   • 了解和实施矢量数据库以进行有效的相似性搜索。

3. NLP的ML

   • 基础NLP任务和与ML模型集成的代码片段。

4. 用LCEL构建LLM

   • 微调和部署大型语言模型（LLMS）的技术。

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应用程序开发

1. 带有消息历史的聊天机器人

   • 第26-28节：实施聊天机器人，能够使用抹布维护对话历史记录。

2. 端到端生成AI应用程序

   • 第29节：使用OpenAI API构建强大的生成AI应用程序。

3. 文档问答带有抹布

   • 第30节：开发问答系统集成工具和代理以进行文件检索。

4. 与聊天历史的对话问答

   • 第31节：增强具有内存功能的对话系统。

5. 搜索引擎与Langchain

   • 第32节：为搜索引擎功能创建端到端工具和代理。

6. 与SQL数据库聊天

   • 第33节：实现使用Langchain的SQL工具包和代理来查询SQL数据库的聊天系统。

7. 文本摘要

   • 第34节：探索诸如物品，地图还原和精炼链之类的方法，以汇总文本。
   • 第35节：总结YouTube视频和网站URL的内容。

8. 文本到技术解决方案

   • 第36节：开发使用Gemma2从文本输入中解决数学问题的工具。

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高级主题

• 拥抱面变压器的整合用于微调生成模型。
• 图数据库及其在AI管道中的应用程序。
• 向量数据库探索和相似性搜索应用程序。
• 开发基于抹布的Q＆A系统和AI工具。

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工具和框架

• Langchain ：用于使用内存，工具和链条构建AI管道。
• 拥抱面：用于模型进行微调和部署。
• 向量数据库：Chromadb，Faiss，Pinecone。
• 图形数据库：用于高级AI应用程序。
• 库：变形金刚，Pytorch，Numpy，Scikit-Learn。
• 开发工具：Jupyter笔记本，Python，VS代码。

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未来的话题

• 带有拥抱面的特定域的微调LLM。
• 高级抹布实现。
• 带有图像，文本和视频输入的多模式应用程序。
• 使用Langchain和Vector数据库构建可扩展的AI解决方案。
• 在云平台上部署生成AI应用程序。

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如何使用此存储库

1. 克隆这个存储库：

   git clone https://github.com/your-username/Generative-AI-with-Langchain-and-Huggingface.git

2. 导航到项目目录：

    cd Generative-AI-with-Langchain-and-Huggingface

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

4. 探索结构化部分并开始实施项目。

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进度跟踪

我将通过新的学习，项目和高级实现来保持此存储库的更新。请继续关注激动人心的更新！总是欢迎贡献和反馈。

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连接与协作

如果您对生成的AI，Langchain或Huggingface充满热情，请随时协作，分享见解或建议改进。让我们一起建立AI的未来！