langchain kr

Корейский учебник Langchain

? Это корейский учебник, основанный на официальном документе Langchain, поваренной книге и других практических примерах .

Этот урок может научиться использовать Langchain легче и эффективно.

? Wiki Dogs E -Book (бесплатно)

Я зарегистрировал бесплатную электронную книгу в вики -собаках ✌

Если вы просто нажмете кнопку «Рекомендуется» на странице вики -собак, это будет большой силой для производства. Заранее спасибо?

Мы обновляемся как можно скорее. Каждый раз, когда добавляется новая функция, мы будем быстро обновляться .

• Langchain Langchain Note от Teddy Note

? YouTube

• ? Как быстро запустить и протестировать открытые модели, выпущенные на HuggingFace на локальных ПК + модели, обслуживая + бизнес -автоматизацию? Как подать заявку!
• ? Код -На основе исходного кода Github -На основе Q & A Chatbot? Продюсер
• Llama3 запустил модель Llama3-8B, возвращая Llama3?
• Выступление удивительно. Получите модель настройки PIN и сделайте свой собственный локальный хостинг LLM (#LangServe) + #RAG !!
• Бесплатный корейский ?? Получите модель настройки PIN и сделайте свой собственный локальный хостинг LLM (Langserve) + Rag !!
• Как производить сервис клонов CATGPT с потоковой личкой
• Как сгенерировать цепочку LLM, чтобы записать совет по разговору + для обозначения документа!
• (Самоучась GPT) GPT, чтобы узнать ответы желаемого формата с обратной связью Лэнгсмит
• (Обзор Langserve) Супер простая функция создания и распространения веб -приложений LLM! Можете ли вы заменить стримку?
• Ай против ИИ Медицинский колледж Революционная дискуссия (AI Dubbook)
• Обсуждение агента ИИ -Что если у искусственного исхода есть плюсы и минусы для увеличения поступления для приема?
• Новая методология Rag для длинного контекста: Raptor! Я подготовил документ обзор и код
• Langchain Meetup Объявление / Rag, почему мы никогда не сможем получить результаты легко
• Анализ обзора торгового центра без кодирования (Clawling + Q & A Chatbot)
• Что произойдет, если вы поместите функцию вызова API в GPT CATGPT?
• Как применить CHATGPT к бизнес -автоматизации с помощью агента Langchain
• Частный GPT! Создайте свой собственный чат (guggingface open llm)
• Многопользовательское сотрудничество Langgraph
• Волшебная грамматика Langchain Language (LCEL)
• Как преобразовать изображение в код Python matplotlib и преобразовать его в код Python при введении желаемого предложения.
• Rag Pipeline Понимание новостной статьи на основе Q & A Production
• Новый ассистент API Openai полностью понимает
• Новый ассистент Api 3 OpenAI API 3

✏ Список поста в блоге

Общий

• OpenAI API -списка / таблица ставок

Openai Python API

• Как выдать ключ API Python Openai, система тарифов
• Используйте функцию чата (1)
• Использование Dall · E для создания, изменения и диверсификации изображения (2)
• Реализация TTS, STT с использованием Whisper API (3)

Лангхейн

• Как использовать модель Openai GPT (ChatoPenai)
• Как использовать модель обнимающего лица
• Чат -conversionchain, использование шаблона
• Анализ данных на основе формирования (CSV, Excel) -Chatgpt Анализ данных
• Сайт Crawl -Website Document
• Извлечение информации на веб -сайте -Ко -как использовать схему
• Резюме документа PDF, Map-Reduce
• Q & A на основе PDF
• Как изменить предложение на код Python и изображение на код Python
• Принцип понимание языка выражения Langchain (LCEL) и руководство по строительству трубопроводов
• Руководство по сводке документов с использованием LLMS: материал, карта-восстановление, краткое изложение метода
• Автоматизированное создание метаданных и автоматическая маркировка в документе
• Naver News на основе вопросов и ответов -базовое издание
• Rag Diging: Document -На основе метода проектирования системы QA -Advanced Edition Edition
• Руководство по строительству интеллектуальной системы поиска с использованием агентов и инструментов

Лангграф

• Производство приложений LLM, которая выполняет сложные задачи с многоагентным сотрудничеством
• Поиск и процесс динамических документов с использованием агента поиска LangGraph

Langchain Meetup 2024 Q1 презентация

• Тряпка -почему мы никогда не сможем получить желаемые результаты, которые мы хотим легко -подедита.
• Свежий поток и оценка модели LLM -JAE -SEOK LEE
• Изменения в производственных трубопроводах с помощью искусственного интеллекта -Ким Хан -ним
• Openai Sora Take Little -park Jung -Hyun
• Айпилот, сделанный семантическим ядром -ли Чон -н -в
• Разработка собственного веб -сервиса с помощью Streamlit и Langchain -Jaehyuk Choi
• До тех пор, пока не сделает llama2 -koen -tae -крюун Чой
• Для оценки правильной модели корейского языка: Hae -Re Bench, KMMLU -SON KYU -JIN
• Langchain naver Knight Clawling -Уоу Sung woo
• Создание сети SQL с использованием Gemma и Langchain -Kim tae -young

Лицензия

Этот проект лицензирован в соответствии с Apache License 2.0.

Лицензия

Авторское право этого контента находится в TedInnot в 2024 году. Все права находятся в держателе авторских прав, и вы можете связаться с [email protected].

 Copyright 2024 테디노트([email protected])

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at

    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.

Цитация и нотация источника

• Если содержимое этой работы опубликовано в онлайн -медиа, таких как блоги и YouTube, источник должен быть указан в соответствии с законом об авторском праве.

Предварительная консультация по коммерческому использованию

• Если вы хотите использовать эту работу (включая Wikidocs и связанный с ним код практики) для коммерческих целей, таких как лекции и лекции, предыдущие письменные консультации с владельцами авторских прав имеют важное значение.

Это запрещено несанкционированным воспроизведением и перераспределением этого контента. Если вы ссылаетесь на все или часть этого контента, пожалуйста, ясно откройте источник. Этот документ мог быть написан со ссылкой на содержание других документов. Справочные материалы можно найти в списке источников в нижней части этого документа.

источник

• Langchain-Ai
• Openai API ссылка?

Дополнительные данные

• Канал YouTube : корейский учебник Langchain?
• Блог : Teddy Note
• Игровая площадка : Langchain LLM Playground?

Начинающий

Перед началом этого урока лучше иметь базовые знания, связанные с Лэнгчейном. Вы можете получить основную информацию по ссылке выше.

Начать историю

Обзор страны

Если вы хотите внести свой вклад в этот урок, отправьте полную запрос в любое время или зарегистрируйте свои вопросы, чтобы поделиться своими мнениями. Все вклады очень полезны для разработки этого проекта. ?