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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…

在一个变化是唯一恒定的行业中，GPTConsole推出了一组具有创新能力的三种AI代理。最前沿的是Pixie，一个能够从零开始构建完整应用程序的AI代理。除了Pixie之外，还有其他两个代理：Chip，旨在像在Stack Overflow主题中咨询知识渊博的同事一样帮助开发人员解决与代码相关的问题，以及Bird，一个精明的社交媒体经理。这些代理不仅增强了全栈开发人员的角色，还暗示了一个未来，其中部分功能的执行可能完全自动化。 Pixie不仅仅是一个代码生成器；它是一个由AI驱动的全栈开发者，可以理解您的需求，为您的项目构建结构，并高效地产出ReactJS代码。借助先进的算法和抽象语法树（AST），它可以无缝地将新代码集成到现有架构中，同时显著减少时间和成本。对于中小企业、个体创业者以及那些被开发压力所负担的人来说，这是一个改变游戏规则的工具。 使用Pixie在5个简单步骤中生成或更新ReactJS应用程序 在深入了解Pixie的广泛功能之前，这里有一个快速入门指南： 第1步：创建您的GPTConsole账户 在GPTConsole的网站上注册一个账户，您将获得访问Pixie的权限。 第2步：安装GPTConsole 在您的终端中运行`yarn global add gpt-console`或`npm i gpt-console -g`。确保您的node版本> 19.2.0。 第3步：登录和初始化 打开一个终端，运行`gpt-console`并登录。您将在可用代理中看到Pixie。 第4步：生成您的React应用 使用您的应用需求向Pixie发送命令，例如`pixie start “我需要一个将文本转换为声音的AI产品的着陆页”`。等待它构建您的应用程序。 访问详情教程，开始使用生成应用程序 步骤 5：更新您的应用程序…