Краткое содержание модуля: обобщение конфиденциальных данных с помощью генеративного ИИ Статус: Автоматически переведено с языка: Английский Автоматически переведено с языка: Английский
Поздравляем! Вы завершили этот модуль. На данном этапе курса вы знаете:
Благодаря развитию генеративных моделей ИИ, таких как LLM, мы можем создавать и использовать инструменты для эффективного анализа, обобщения и осмысления огромных объемов данных.
Llama 2 - это семейство LLM с открытым доступом, выпущенное компанией Meta. Оно обрабатывает естественный язык, понимает вводимые пользователем данные и генерирует текстовые ответы.
LangChain - это фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения создания и развертывания приложений языкового ИИ, ориентированных на извлечение конкретных данных из обширных текстов и облегчение сложных операций на основе языка.
LangChain помогает в резюмировании контента, извлечении данных, системах ответа на вопросы и автоматической генерации контента.
Flask - это легкий фреймворк для создания веб-приложений на языке Python. Он используется для разработки бэкенда чатбота, обработки HTTP-запросов и предоставления ответов.
Llama 2 и RAG - мощные инструменты для расширения возможностей языковых моделей в генерации контекстуально насыщенного и точного текста.
LangChain облегчает реализацию RAG, абстрагируясь от сложностей, что позволяет разработчикам интегрировать передовые функции NLP в свои приложения. Эти технологии открывают путь к созданию более интеллектуальных и отзывчивых решений, управляемых искусственным интеллектом.
В этом модуле вы разработали чат-бота для загрузки PDF-файла. После этого он сможет отвечать на ваши вопросы о содержимом PDF-файла. Вы создали чатбота, используя Llama 2 LLM, при поддержке техники RAG.
Перейти к следующему пункту
Пройденные
Достарыңызбен бөлісу: |
