Adding Private Data to LLMs

RAG - إضافة بيانات خاصة إلى LLMs

لقد أذهلت LLMs العالم بقدرتها على إنشاء صور ورموز وحوارات واقعية. مما لا شك فيه أن ChatGPT قد أحدث ثورة في العالم. الملايين يستخدمونه. ولكن على الرغم من أنه رائع للمعرفة ذات الأغراض العامة، إلا أنه يعرف فقط المعلومات التي تم تدريبه عليها، وهي بيانات الإنترنت المتاحة بشكل عام قبل عام 2021. فهو يفتقر إلى الوعي ببياناتك الخاصة ويظل غير مطلع على مصادر البيانات الحديثة. وبالتالي، لتحسينهم في هذا الصدد، يمكننا تزويدهم بالمعلومات التي استخرجناها من خطوة البحث. وهذا يجعلها أكثر واقعية ويعطي قدرة أفضل على تزويد النموذج بمعلومات حديثة، دون الحاجة إلى إعادة تدريب هذه النماذج الضخمة. هذا هو بالضبط نظام LLM المعزز بالاسترجاع أو نظام الاسترجاع المعزز (RAG). في الواقع، سيحدد هذا المستودع بدقة إنشاء نظام RAG ويوضح خطوات التحسين المتضمنة.

جدول المحتويات

• خرقة

• مكدس التكنولوجيا

• تثبيت

• روابط مفيدة

• اتصال

خرقة

مكدس التكنولوجيا

• لانجشين

• LlamaIndex

• أزور أوبن إيه آي

• غراديو

تثبيت

1. استنساخ مستودع جيثب

    استنساخ بوابة https://github.com/zekaouinoureddine/Adding-Private-Data-to-LLMs.git

2. قم بنقل المتطلبات إلى دليل المشروع وتأكد من تثبيت Python 3، بالإضافة إلى التبعيات الضرورية.

    مؤتمر نزع السلاح إضافة البيانات الخاصة إلى LLMs
   تثبيت النقطة -r متطلبات.txt

3. قم بتشغيل تطبيق جراديو

    بيثون rag.py

تفضل بزيارة http://127.0.0.1:7860 على جهازك لاختبار التطبيق. يجب أن ترى شيئًا مثل ما يلي:

روابط مفيدة

مدونة	منصة	لغة	دفتر الملاحظات
اسأل بياناتك الخاصة	مدونة هيبروس	إس
اسأل بياناتك الخاصة	واسطة	إن
اسأل صفحات الويب الخاصة بك	مدونة هيبروس	إس
اسأل صفحات الويب الخاصة بك	واسطة	إن

---

اتصال

اذا اعجبتك اعطيها ثم تابعني على :

• لينكدإن: نور الدين الزكاوي

• تويتر: @NZekaoui

---

العودة إلى الأعلى