Pilot AISmrteasy

मि. नो-ऑल 2호 – 2023 अगस्त

  • लेखन भाषा: कोरियाई
  • आधार देश: सभी देशcountry-flag
  • आईटी

रचना: 2024-03-21

रचना: 2024-03-21 14:26

जब हम LLM से जुड़े AI ऐप बनाते हैं, तो कंपनी के आंतरिक डेटा तक पहुँचने की आवश्यकता लगभग अनिवार्य होती है। कंपनी के आंतरिक डेटा को LLM प्रशिक्षण के लिए उपलब्ध नहीं कराया जाएगा। यह डेटा विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों या डेटाबेस में संग्रहीत होगा। आइए पहले PDF फ़ाइलों में संग्रहीत डेटा को संभालने का प्रयास करते हैं।


हम OpenAI API Key, LangChain और Streamlit का उपयोग करेंगे। चूँकि हम Streamlit का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए UI कोड छोटा है और आसानी से समझा जा सकता है।

वेक्टर स्टोर के लिए FAISS का उपयोग किया जाएगा।


वेक्टर स्टोर के लिए ChromaDB का उपयोग किया जाएगा। वीडियो से संबंधित रिपॉजिटरी यह लगती है।


यूट्यूबर के GitHub पर अन्य संदर्भ भी हैं।

वह अच्छी व्याख्या भी प्रदान करते हैं। यदि समय मिलेगा, तो मैं व्याख्या सामग्री को भी व्यवस्थित करना चाहूँगा।



UI के लिए कई तरह की सेटिंग्स हैं।


पूर्वदर्शन (प्रीव्यू) सुविधा है।



यह LangChain क्लासेस को कवर करता है जिन्हें अन्य जगहों पर नहीं छुआ गया है।


तकनीकी स्टैक थोड़ा अलग है।

बहुत अधिक जानकारी है। मैंने छांटने की कोशिश की है, लेकिन फिर भी काफी कुछ है। अगर मैं केवल एक को चुनने के लिए कहूँ, तो इसको देखें, नीचे दिए गए रिपॉजिटरी कोड को समझें और अन्य संबंधित वीडियो को हटा दें। मैं अब इस विषय पर ध्यान नहीं दूँगा।

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