บทช่วยสอนภาษาเกาหลี
- นี่คือการสอนภาษาเกาหลีตาม เอกสาร Langchain อย่างเป็นทางการตำราอาหารและตัวอย่างอื่น ๆ
บทช่วยสอนนี้สามารถเรียนรู้วิธีการใช้ Langchain ได้ง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพ
- Wiki Dogs E -book (ฟรี)
ฉันลงทะเบียน e -book ฟรี ใน Wiki Dogs ✌
หากคุณเพิ่งกดปุ่ม "แนะนำ" บนหน้า Wiki Dogs มันจะเป็นพลังที่ยอดเยี่ยมสำหรับการผลิต ขอบคุณล่วงหน้า?
เรากำลังอัปเดตอย่างหนักโดยเร็วที่สุด ทุกครั้งที่มีการเพิ่มคุณสมบัติใหม่เราจะได้ รับการปรับปรุง อย่างรวดเร็ว
- Langchain Langchain Note โดย Teddy Note
- YouTube
- - วิธีการเรียกใช้และทดสอบรุ่นเปิดที่เปิดตัวบน HuggingFace บนพีซี + รุ่นในท้องถิ่นที่ให้บริการ + ระบบอัตโนมัติทางธุรกิจ? วิธีสมัคร!
- - รหัสแหล่งที่มาของ GitHub ที่ใช้ chatbot ถาม & ตอบ? ผู้ผลิต
- LLAMA3 เปิดตัว LLAMA3-8B โมเดลกลับ LLAMA3?
- การแสดงที่น่าทึ่ง รับโมเดลการปรับแต่งพินและทำโฮสติ้ง LLM ในพื้นที่ของคุณเอง (#langserve) + #rag !!
- ฟรีเกาหลี ?? รับโมเดลการปรับแต่งพินและสร้างโฮสติ้ง LLM ในพื้นที่ของคุณเอง (Langserve) + RAG !!
- วิธีการผลิตบริการโคลน chatgpt ด้วย streamlit
- วิธีการสร้าง LLM Chain เพื่อบันทึกการสนทนา + เคล็ดลับเพื่ออ้างถึงเอกสาร!
- (การเรียนรู้ด้วยตนเอง GPT) GPT เพื่อเรียนรู้คำตอบของรูปแบบที่ต้องการด้วยคำติชมของ Langsmith
- (รีวิว Langserve) Super Simple LLM Web App Creation & Distribution Function! คุณสามารถแทนที่ Streamlit ได้หรือไม่?
- AI vs AI Medical College Convilude Recriving (AI Dubbook)
- การอภิปราย AI Agent -จะเกิดอะไรขึ้นถ้า AI มีข้อดีและข้อเสียสำหรับการเพิ่มขึ้นของการรับสมัครรับเข้าเรียน?
- ระเบียบวิธีผ้านวนิยายสำหรับบริบทที่ยาวนาน: Raptor! ฉันเตรียมรีวิวกระดาษและรหัส
- Langchain Meetup ประกาศ / rag ทำไมเราไม่สามารถรับผลลัพธ์ได้อย่างง่ายดาย
- การวิเคราะห์ทบทวนห้างสรรพสินค้าโดยไม่มีการเข้ารหัส (การรวบรวมข้อมูล + คำถาม & คำ chatbot)
- จะเกิดอะไรขึ้นถ้าคุณใส่ฟังก์ชั่นการโทร API ไปยัง GPT ของ CHATGPT?
- วิธีใช้ chatgpt กับระบบอัตโนมัติทางธุรกิจโดยใช้ตัวแทน Langchain
- GPT ส่วนตัว! สร้าง CHATGPT ของคุณเอง (HuggingFace Open LLM)
- การทำงานร่วมกันแบบหลายตัวแทนของ Langgraph
- Magic Grammar Langchain Expression Language (LCEL)
- วิธีการแปลงภาพเป็นรหัส Matplotlib Python และแปลงเป็นรหัส Python เมื่อคุณป้อนประโยคที่ต้องการ
- RAG Pipeline เข้าใจ -บทความข่าวที่ชื่อ -การผลิตคำถามและคำตอบ
- ผู้ช่วยคุณลักษณะใหม่ของ Openai API เข้าใจได้อย่างสมบูรณ์
- ผู้ช่วยคุณลักษณะใหม่ของ OpenAi API 3 วิธีใช้งาน
✏รายการโพสต์บล็อก
ทั่วไป
- รายชื่อ / ตารางรุ่น OpenAI API
Openai Python API
- วิธีการออกคีย์ Openai Python API ระบบอัตรา
- ใช้ฟังก์ชั่นแชท (1)
- การใช้ Dall · E เพื่อสร้างแก้ไขและกระจายภาพ (2)
- การใช้งาน TTS, STT โดยใช้ Whisper API (3)
คนขี้เกียจ
- วิธีใช้โมเดล OpenAI GPT (Chatopenai)
- วิธีใช้โมเดล Hugging Face
- แชท -conversionchain การใช้เทมเพลต
- ข้อมูลการก่อตัว (CSV, Excel) -Chatgpt -การวิเคราะห์ข้อมูลตาม
- การรวบรวมข้อมูลเว็บไซต์ -สรุปเอกสาร WebSite
- การแยกข้อมูลเว็บไซต์ -วิธีการใช้สคีมา
- สรุปเอกสาร PDF, Map-Reduce
- คำถามและคำตอบที่ใช้ PDF
- วิธีเปลี่ยนประโยคเป็นรหัส Python และรูปภาพเป็นรหัส Python
- Langchain Expression Language (LCLE) หลักการทำความเข้าใจและคู่มือการสร้างท่อส่ง
- คู่มือสรุปเอกสารโดยใช้ LLMS: สิ่งของ, การลดแผนที่, การปรับแต่งวิธีการสรุปวิธีการ
- การสร้างข้อมูลเมตาอัตโนมัติและการติดฉลากอัตโนมัติในเอกสาร
- Naver News -Building Application Building -basic Edition
- การขุด RAG: วิธีการออกแบบระบบ QA ตามเอกสาร -Advange Edition
- คู่มือการก่อสร้างระบบค้นหาอัจฉริยะโดยใช้ตัวแทนและเครื่องมือ
เสียงดัง
- การผลิตแอพพลิเคชั่น LLM ที่ทำงานที่ซับซ้อนด้วยการทำงานร่วมกันแบบหลายตัวแทน
- การค้นหาและประมวลผลเอกสารแบบไดนามิกโดยใช้ตัวแทนดึง Langgraph
Langchain Meetup 2024 งานนำเสนอ Q1
- ผ้าขี้ริ้ว -ทำไมเราไม่สามารถรับผลลัพธ์ที่เราต้องการได้อย่างง่ายดาย -โน้ต
- การประเมินแบบจำลองการไหลและ LLM สด -Jae -seok Lee
- การเปลี่ยนแปลงในท่อส่งเกมผ่านปัญญาประดิษฐ์ -คิมฮัน -นิม
- Openai Sora มีรสชาติเล็ก ๆ น้อย ๆ jung -hyun
- AI Copilot ที่ทำโดยเคอร์เนลความหมาย -lee Jong -in
- การพัฒนาบริการเว็บของคุณเองด้วย Streamlit และ Langchain -Jaehyuk Choi
- จนกว่าจะสร้าง llama2 -koen -tae -kyun choi
- สำหรับการประเมินรูปแบบภาษาเกาหลีที่ถูกต้อง: Hae -rae Bench, Kmmlu -son Kyu -jin
- Langchain Naver Knight Crawling -woo sung woo
- การทำโซ่ SQL โดยใช้ Gemma และ Langchain -kim Tae -young
ใบอนุญาต
โครงการนี้ได้รับใบอนุญาตตาม Apache License 2.0
ใบอนุญาต
ลิขสิทธิ์ของเนื้อหานี้อยู่ใน Tedinnot ในปี 2024 สิทธิ์ทั้งหมดอยู่ในผู้ถือลิขสิทธิ์และคุณสามารถติดต่อ [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.
การอ้างอิงและสัญกรณ์แหล่งที่มา
- หากเนื้อหาของงานนี้เผยแพร่ในสื่อออนไลน์เช่นบล็อกและ YouTube แหล่งที่มาจะต้องระบุ ตามกฎหมายลิขสิทธิ์
การให้คำปรึกษาเบื้องต้นเกี่ยวกับการใช้งานเชิงพาณิชย์
- หากคุณต้องการใช้งานนี้ (รวมถึง Wikidocs และรหัสฝึกปฏิบัติที่เกี่ยวข้อง) เพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้า เช่นการบรรยายและการบรรยายการปรึกษาหารือเป็นลายลักษณ์อักษรก่อนหน้านี้เป็นสิ่งจำเป็น
มันเป็นสิ่งต้องห้ามจากการทำซ้ำโดยไม่ได้รับอนุญาตและการแจกจ่ายเนื้อหานี้โดยไม่ได้รับอนุญาต หากคุณอ้างถึงเนื้อหาทั้งหมดหรือบางส่วนโปรดเปิดเผยแหล่งที่มาอย่างชัดเจน เอกสารนี้อาจถูกเขียนขึ้นโดยอ้างอิงถึงเนื้อหาของเอกสารอื่น ๆ วัสดุอ้างอิงสามารถพบได้ในรายการแหล่งที่อยู่ด้านล่างของเอกสารนี้
แหล่งที่มา
- Langchain-AI
- การอ้างอิง OpenAI API?
ข้อมูลเพิ่มเติม
- ช่อง YouTube : Langchain Korean Tutorial?
- บล็อก : เท็ดดี้โน้ต
- สนามเด็กเล่น : สนามเด็กเล่น Langchain LLM?
ที่เริ่มต้น
ก่อนที่จะเริ่มบทช่วยสอนนี้จะเป็นการดีกว่าที่จะมีความรู้พื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับ Langchain คุณสามารถรับข้อมูลพื้นฐานผ่านลิงก์ด้านบน
เริ่มประวัติศาสตร์
ทบทวนประเทศ
หากคุณต้องการมีส่วนร่วมในการสอนนี้โปรดส่งคำขอเต็มเวลาได้ตลอดเวลาหรือลงทะเบียนปัญหาของคุณเพื่อแบ่งปันความคิดเห็นของคุณ การมีส่วนร่วมทั้งหมดมีประโยชน์มากสำหรับการพัฒนาโครงการนี้ -
