Bu, AI tarafından çevrilen bir gönderidir.
Mr. Know-All 2. Sayı – Ağustos 2023
- tr Writing language: Korece
- •
-
tr
Referans Ülke: tr
Tüm ülkeler
- •
- BT
0000-00-00 00:00:00
Dil Seç
Text summarized by durumis AI
- Kurumsal iç verilerin LLM eğitiminde hayati önem taşımaktadır.
- OpenAI API Anahtarı, LangChain, Streamlit, FAISS, ChromaDB gibi teknoloji yığınlarını kullanarak PDF dosyalarını işleyebilirsiniz.
- Bu konu ile ilgili birçok kaynak bulunmasına rağmen, iyi düzenlenmiş bir GitHub deposuna başvurmak faydalıdır.
LLM entegrasyonlu AI uygulamalarıyla çalışırken, kuruluş içi verilere erişim neredeyse her zaman gereklidir. Kuruluş içi verileri LLM eğitiminde sağlamayacaksınız. Bu tür veriler, çeşitli biçimlerde belgelerde veya veritabanlarında yönetilecektir. Öncelikle PDF biçiminde depolananlarla başlayalım.
OpenAI API Anahtarını, LangChain'i ve Streamlit'i kullanacağız. Streamlit kullandığımız için UI kodu kısa, bu nedenle erişimi kolaydır.
Vektör deposu olarak FAISS kullanıyoruz.
Vektör deposu olarak ChromaDB kullanıyoruz. Görüntülerle ilgili depolama alanı muhtemelen budur.
YouTuber'ın GitHub'ında başka referans alınacak şeyler de var.
Açıklama da iyi yapılmış. Zamanım olursa açıklama içeriğini de düzenlemek istiyorum.
UI'ye yönelik çeşitli ayarlar mevcut.
Önizleme özelliği mevcut.
Başka yerlerde ele alınmayan LangChain sınıflarını ele alıyor.
Teknoloji yığını biraz farklı.
Çok fazla çıktı var. Seçip seçip eledim ama hala çok var. Sadece birine bakmanızı tavsiye edersem, bunu izleyin, aşağıdaki deponun kodunu anlayana kadar ve diğer ilgili videoların hepsini silin. Bu konuyu artık izlemiyorum.
