Это сообщение переведено AI.
Mr. Know-All 2 – Август 2023 года
- Язык написания: Корейский
- •
-
Базовая страна: Все страны
- •
- ИТ
0000-00-00 00:00:00
Выбрать язык
Текст, резюмированный ИИ durumis
- Необходимо предоставить внутренние данные компании для обучения LLM.
- С помощью стека технологий OpenAI API Key, LangChain, Streamlit, FAISS, ChromaDB вы можете обрабатывать PDF-файлы.
- Существует много ресурсов по этой теме, но рекомендуется использовать хорошо организованный репозиторий GitHub в качестве справочника.
При работе с AI-приложениями, интегрированными с LLM, доступ к внутренним данным компании практически обязателен. Внутренние данные компании не будут предоставлены для обучения LLM. Эти данные будут храниться в различных форматах документов или баз данных. Начнем с обработки данных, хранящихся в PDF-файлах.
Используются OpenAI API Key, LangChain и Streamlit. Благодаря использованию Streamlit, код пользовательского интерфейса короткий и легко доступен.
В качестве векторного хранилища используется FAISS.
В качестве векторного хранилища используется ChromaDB. Вероятно, репозиторий, связанный с видео, находится здесь.
В канале YouTube есть и другие репозитории для справки.
Хорошо объясняет. Если будет время, я бы хотел упорядочить объяснения.
Есть много настроек для пользовательского интерфейса.
Есть функция предварительного просмотра.
Рассматриваются классы LangChain, которые не рассматриваются в других местах.
Технологический стек отличается.
Слишком много. Я фильтровал и фильтровал, но их все равно много. Если бы я мог выбрать только один, я бы посмотрел это, понял код репозитория ниже, и удалил все остальные связанные видео. Больше не буду смотреть эту тему.
