GPT在自然语言处理任务中表现出色。然而,使用GPT构建和部署的流程可能会很长且复杂。这就是RAG的作用所在。 RAG是由Streamlit开发的一款应用程序,用于简化创建和部署GPT流程的过程。它提供了直观的界面,使用户可以指定任务和所需的RAG系统参数。然后,在RAG生成所需代码后,流程将自动部署。 最好的部分是RAG还有一个全新的版本RAGs v2。RAGs v2是自其初始发布以来的一次重要升级,为构建和自定义ChatGPT提供了更灵活和用户友好的体验。用户现在可以轻松创建、保存和管理多个RAG流程,每个流程都可以使用不同的数据集或系统提示进行自定义。此外,还可以删除未使用的流程,提高整体可用性。集成了代码检查和CI工具,提高了开发质量。RAGs v2还支持各类大型语言模型(LLM),用于在每个RAG流程中构建和使用。此外,它还可以加载文件或网页,进一步扩展其功能。提供了一个详细的说明视频,以便轻松设置和使用这个高级工具。 以下是该应用的三个主要部分: 在主页上,通过指示“builder agent”构建RAG流程。 可以在RAG配置部分中找到“builder agent”创建的RAG设置。您可以在此区域中自由更新或更改生成的设置,该区域具有用户界面。 使用常规的聊天机器人界面生成RAG agent,您可以根据数据向其提问。 如何使用RAGs 以下是使用RAGs的简单方法: 运行RAGs:要运行RAGs,执行以下命令: pip install rags 安装完成RAGs后,可以执行以下命令构建RAG流程: rags create-pipeline Streamlit应用程序将启动,您可以选择任务和所需的RAG系统规格。 完成创建RAG流程后,执行以下命令部署: rags…
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2022年10月,当我开始尝试大型语言模型(LLM)时,我最初的倾向是探索文本补全、分类、NER和其他与自然语言处理相关的领域尽管…
Leave a Comment在本文中,我们将讨论一个名为“Streamlit”的服务它非常适合我们的需求即使是Python的初学者,我也能够使用它来制作和分享自己的AI聊天应用程序我将指导…
Leave a Comment成为数据科学家有必要展示他们的工作,可以通过仪表板或工作中的Web应用程序来展示了解可用于创建Web应用程序的工具非常方便有许多可用的工具…
Leave a Comment深入了解Streamlit、OpenAI和Elasticsearch的无缝集成,打造出优化用户体验的复杂智能聊天机器人
Leave a Comment在这篇文章中,我们使用AWS Amplify构建了一个安全的企业应用程序,该应用程序调用了Amazon SageMaker JumpStart基础模型、Amazon SageMaker端点和Amazon OpenSearch服务,以解释如何创建文本到文本或文本到图像以及检索增强生成(RAG)您可以使用本文作为参考,使用AWS服务在生成AI领域构建安全的企业应用程序
Leave a Comment集成开源LLM和LangChain用于免费生成式问答(无需API密钥)
Leave a Comment如何创建一个将Langchain框架与Streamlit和OpenAI的GPT3模型集成的Web应用程序
Leave a Comment当我开始学习一门新语言时,我喜欢买那些“会话对话”书籍我发现这些书籍非常有用,因为它们帮助我理解语言的工作方式,而不仅仅是…
Leave a CommentGCP/GCS 存储桶使用 FastAPI 后端加载预测使用 Streamlit 构建预测和监控仪表板将所有内容 Docker 化
Leave a Comment介绍 在Covid期间,酒店业的收入大幅下降。因此,当人们开始更多地旅行时,吸引顾客仍然是一个挑战。我们将开发一种机器学习工具来解决这个问题,并设置试衣间以吸引更多顾客。利用酒店的数据集,我们将建立一个人工智能工具来选择正确的房价,提高入住率,增加酒店的收入。 学习目标 设置酒店房间正确价格的重要性。 清洗数据,转换数据集和预处理数据集。 使用酒店预订数据创建地图和可视化图表。 数据科学中使用酒店预订数据分析的实际应用。 使用Python编程语言进行酒店预订数据分析。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 什么是酒店房价数据集? 酒店预订数据集包含来自不同来源的数据,包括酒店类型、成人数量、停留时间、特殊要求等列。这些值可以帮助预测酒店房价,从而增加酒店的收入。 酒店房价分析是什么? 在酒店房价分析中,我们将分析数据集的模式和趋势。根据这些信息,我们将进行与定价和运营相关的决策。这些决策将受到多个因素的影响。 季节性:房价在旺季(如假期)大幅上涨。 需求:当需求高时(如庆典活动或体育赛事),房价会上涨。 竞争:酒店房价受附近酒店价格的影响很大。如果一个地区的酒店数量过多,则房价会降低。 设施:如果酒店有游泳池、水疗中心和健身房等设施,它们会对这些设施收取更高的费用。 位置:位于主要城镇的酒店相比较而言可以收费更高。 正确设置酒店房价的重要性 设置房价对于增加收入和利润至关重要。正确设置酒店房价的重要性如下: 最大化收入:房价是增加收入的主要关键。通过设置有竞争力的价格,酒店可以增加收入。 增加客户:当房价公平时,更多客人会预订酒店。这有助于增加入住率。 最大化利润:酒店试图提高价格以增加利润。然而,提高价格会减少客人数量,而正确设置价格会增加客人数量。 收集数据和预处理 数据收集和预处理是酒店房价分析的重要部分。数据是从酒店网站、预订网站和公共数据集收集的。然后将该数据集转换为可视化所需的格式。在预处理过程中,数据集经历数据清洗和转换。新转换的数据集用于可视化和模型构建。…
Leave a CommentHugging Face Hub 用于博物馆、图书馆、档案馆和博物馆的中央仓库 Hugging Face Hub 是什么? Hugging Face 的目标是使高质量的机器学习可供所有人使用。为了实现这一目标,我们采取了多种方式,包括开发广泛使用的 Transformers 代码库、提供免费课程,并提供 Hugging Face Hub。 Hugging Face Hub 是一个中央仓库,人们可以在其中共享和访问机器学习模型、数据集和演示。该仓库托管了超过190,000个机器学习模型、33,000个数据集以及超过100,000个机器学习应用和演示。这些模型涵盖了从预训练语言模型、文本、图像和音频分类模型、目标检测模型到各种生成模型的广泛任务。 托管在 Hub 上的模型、数据集和演示涵盖了广泛的领域和语言,社区定期努力扩大 Hub 提供的范围。本博客旨在为博物馆、图书馆、档案馆和博物馆(GLAM)部门的人员提供了解如何使用和贡献…
Leave a Comment文字到图像生成是一门快速发展的人工智能领域,应用广泛,包括媒体与娱乐、游戏、电子商务产品可视化、广告与营销、建筑设计与可视化、艺术创作和医学影像等各个领域稳定扩散是一种文字到图像模型,让您能够在几秒钟内创建高品质的图片在十一月份[…]
Leave a Comment在下面我将描述使用cgo在Go和本机C之间进行接口的过程,以及如何使用它来与苹果的Metal性能着色器框架的Objective-C绑定接口,还有如何…
Leave a Comment在2022年秋季,我正在进行一个很酷的项目是的,你猜对了-在公司特定数据上进行LLM的微调然而,很快,ChatGPT发布并风靡全球而且…
Leave a Comment构建数据可视化应用程序的最佳框架是什么?是Streamlit还是Dash,或许?还是您可以用Mercury或Voilá将Jupyter Notebook转换为Web应用程序?所有这些都是…
Leave a Comment本文描述了一种生成式AI简历筛选工具的解决方案,该解决方案使我们在2023年DataRobot和AWS黑客马拉松比赛中获得第三名作为解决方案设计的一部分,需要使用DataRobot和AWS Bedrock
Leave a Comment介绍 在当今数字化的世界中,人们越来越倾向于通过在线交易和数字支付来进行交易,而不是使用现金,这是因为它的便利性。随着过渡的增加,欺诈行为也在增加。欺诈交易可以是任何类型,因为它涉及使用虚假身份或虚假信息要求钱款。这给个人和金融机构带来了重大问题。在这个项目中,我们将使用信用卡数据集来设计使用Airflow工具监控实时交易并预测其是否真实或欺诈的MLOPs模型。 学习目标 检测欺诈交易的重要性。 清理数据,转换数据集和预处理数据。 对数据集进行可视化分析以获得洞察力。 在数据科学中使用欺诈交易检测模型的实际应用。 使用Python编程语言进行欺诈交易数据分析 使用MS Azure和Airflow构建端到端的欺诈检测 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 什么是欺诈交易估计模型? 欺诈交易数据集包含来自不同来源的数据,其中包含交易时间、姓名、金额、性别、类别等列。欺诈交易估计模型是一个用于预测虚假交易的机器学习模型。该模型是在大量有效交易和欺诈交易的基础上进行训练的,以预测新的虚假交易。 什么是欺诈交易分析? 欺诈交易分析是分析过去数据集的过程。数据集分析旨在发现数据中的异常情况并找出数据集中的模式。欺诈交易分析在保护客户和减少财务损失方面起着关键作用。有不同类型的欺诈交易分析,例如基于规则的分析和异常检测。 基于规则的分析:基于规则的分析涉及创建规则来标记无效交易。例如,可以根据地理区域制定规则。 异常检测:异常检测涉及发现异常或异常的交易。例如,从新的IP地址进行的交易。 检测欺诈交易的重要性 对于企业和金融机构来说,检测欺诈交易对于保护客户免受欺诈和保护他们的资金至关重要。以下是检测欺诈交易的一些关键原因。 减少财务损失:欺诈交易给企业带来巨额财务损失,从而减少它们的利润。因此,企业检测欺诈交易变得至关重要。 维护声誉:维护声誉对于企业来说是至关重要的,因为它会导致潜在客户和顾客的流失。 保护客户和企业:欺诈交易可能对客户造成财务损失和情感影响。通过检测欺诈交易,企业可以保护客户和他们的业务。 数据收集和预处理 数据收集和预处理是开发欺诈检测模型的重要部分。一旦收集到数据,需要对数据集执行多个步骤。 数据清理:数据清理包括删除不需要的数据,例如重复数据,并填充缺失的数据值。…
Leave a Comment介绍 你曾经想过会有一个系统可以预测电动车的效率,用户可以轻松使用该系统吗?在电动车的世界里,我们可以非常准确地预测电动车的效率。这个概念现在已经进入现实世界,我们对Zenml和MLflow心存无比感激。在这个项目中,我们将深入探索技术,并了解如何将数据科学、机器学习和MLOps结合在一起,创造出这项美丽的技术,并且你将看到我们如何使用ZenML来研究电动车。 学习目标 在这篇文章中,我们将学到以下内容: 了解Zenml是什么,以及如何在端到端的机器学习流水线中使用它。 了解MLFlow在创建机器学习模型实验跟踪器中的作用。 探索机器学习模型的部署过程以及如何设置预测服务。 了解如何创建一个用户友好的Streamlit应用,与机器学习模型预测进行交互。 这篇文章是作为数据科学博览会的一部分发表的。 理解电动车效率 电动车的效率是指电动车将电池中的电能转化为行驶里程的效率。通常以每千瓦时(kWh)的里程来衡量。 电动机和电池的效率、重量、空气动力学和辅助负载等因素影响着电动车的效率。因此,很明显,如果我们优化这些方面,我们可以提高电动车的效率。对消费者来说,选择一个效率更高的电动车会带来更好的驾驶体验。 在这个项目中,我们将建立一个端到端的机器学习流水线,使用真实世界的电动车数据来预测电动车的效率。准确地预测效率可以指导电动车制造商优化设计。 我们将使用ZenML,一个MLOps框架,来自动化机器学习模型的训练、评估和部署工作流程。ZenML提供了元数据跟踪、工件管理和模型可重现性等能力,覆盖了机器学习生命周期的各个阶段。 数据收集 对于这个项目,我们将从Kaggle开始收集数据。Kaggle是一个在线平台,提供许多用于数据科学和机器学习项目的数据集。您可以从任何地方收集数据。通过收集这个数据集,我们可以对我们的模型进行预测。在这里是我的GitHub代码库,您可以找到所有的文件或模板 – https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 问题陈述 高效的电动车是未来的趋势,但准确预测电动车的续航里程非常困难。 解决方案 我们的项目将数据科学和MLOps结合起来,为预测电动车的效率创建一个精确的模型,使消费者和制造商受益。 设置虚拟环境 为什么我们想要设置虚拟环境? 它帮助我们使项目突出,不与系统中的其他项目发生冲突。…
Leave a Comment开始你的数据之旅?这里有一条7步学习路径,帮助你掌握使用pandas进行数据整理
Leave a Comment在推出模型并在生产中支持它们时,更多的是工程方面而不是机器学习方面当机器学习项目进入生产阶段时,越来越多的人参与其中:后端…
Leave a Comment介绍 自然语言处理领域正在迅速扩张,特别是随着大型语言模型的诞生,它们彻底改变了这个领域并使其对每个人都可访问。在本文中,我们将探索并实现一些NLP技术,创建一个功能强大的聊天助手,可以根据给定的文章(或PDF)使用开源库回答您的问题,而无需OpenAI API密钥。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 工作流程 应用程序的工作流程如下所示: 用户提供一个PDF文件或文章的URL,提出一个问题,应用程序将根据提供的来源尝试回答问题。 我们将使用PYPDF2库(对于PDF文件)或BeautifulSoup库(对于文章URL)提取内容。然后,我们将使用langchain库的CharacterTextSplitter将其分成块。 对于每个块,我们使用all-MiniLM-L6-v2模型计算其对应的词嵌入向量,将句子和段落映射到384维的稠密向量空间(词嵌入只是将单词/句子表示为向量的技术),并且相同的技术应用于用户的问题。 这些向量作为输入传递给由<sentence_transformers 提供的语义搜索函数,该函数是用于最先进的句子、文本和图像嵌入的Python框架。</sentence_transformers 该函数将返回可能包含答案的文本块,然后问答模型将基于语义搜索和用户问题的输出生成最终答案。 注意 所有提到的模型都可以通过API访问,只需使用HTTP请求即可。 代码将使用Python编写。 FAQ-QN是一个关键词,表示您应该查看常见问题解答部分,特别是第N个问题,以获取更多详情。 实现 在本节中,我将只关注实现部分,详细信息将在常见问题解答部分提供。 依赖项 我们首先下载依赖项,然后导入它们。 pip install -r requirements.txt import torch…
Leave a Comment多模态数据是金融行业的宝贵组成部分,包括市场、经济、客户、新闻和社交媒体以及风险数据金融机构生成、收集和使用这些数据来获得对金融业务的洞察,做出更好的决策和提高绩效然而,由于多模态数据的复杂性和缺乏…,存在一些挑战
Leave a Comment我们很高兴地宣布,通过Amazon SageMaker实时推理,响应流式传输已经可用现在,当使用SageMaker实时推理构建生成式AI应用程序(如聊天机器人、虚拟助手和音乐生成器)时,您可以连续地将推理响应流返回给客户端,以帮助您构建交互式体验通过这个新功能,您可以在可用时立即开始流式传输响应,而不是等待整个响应生成这降低了生成式AI应用程序的首字节响应时间在本文中,我们将展示如何使用SageMaker实时终端节点和新的响应流式传输功能为交互式聊天用例构建流式网络应用程序我们在示例演示应用程序UI中使用Streamlit
Leave a Comment7个使用生成式人工智能构建的项目 • 超越Numpy和Pandas:释放不太知名的Python库的潜力 • 你可以用ChatGPT的代码解释器进行数据科学的5种方式 • GPT-4:8个模型合一;秘密揭晓
Leave a Comment深入了解我们对ChatGPT与自主AI代理,如Auto-GPT和GPT-Engineer的全面分析探索它们的功能、设置指南,并了解它们对劳动力市场的影响
Leave a Comment在日益数字化的世界中,数字资产是企业产品、服务、文化和品牌身份的重要视觉表现数字资产与记录的用户行为一起,可以通过提供互动和个性化体验来促进客户参与,使公司能够与目标受众更深入地连接高效地发现和搜索特定的数字资产[…]
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