这份全面的指南探索了人工智能在金融技术API管理中的改变性作用，并为每个部分提供了实际示例从由人工智能驱动的洞察力和异常检测到由人工智能增强的设计、测试、安全性和个性化用户体验，金融科技产品经理必须利用人工智能的能力来优化运营、提升安全性并提供最佳的用户体验
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在这个全面的指南中，我们将深入探讨在ReactJS中实施GPT的细节，探索它为开发人员开启的复杂性和可能性
Leave a Comment介绍 你准备好了吗，要在没有依赖OpenAI和LM Studio的情况下创建你的AI团队了吗？不再需要花大钱或下载应用程序。从设置llama-cpp-python到使用autogen框架探索本地LLM的强大功能。准备好在不依赖OpenAI API的情况下发挥Autogen的全部潜力了吗。 学习目标 在我们深入了解细节之前，让我们概述本文的关键学习目标： 学习如何评估和比较不同的AI库和工具。 探索llama-cpp-python作为OpenAI API的替代方案。 将所获知识应用于两个真实世界的用例：构建算法导师团队和自动化财务图表生成。 通过集成的IPython探索AutoGen改进的用户体验，实时执行代码并看到结果。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 认识你的工具：Llama-cpp-python，AutoGen和本地LLMs 但是你可能会问，这个技术工具包有什么特别之处？Llama-cpp-python是你在本地运行LLMs的入口，包括像LLaMA这样的大牌。就像你的电脑上有AI超级明星，而且支持不同的BLAS后端，速度超乎想象！ AutoGen AutoGen是一个统一的多代理对话框架，作为使用基础模型的高级抽象。它结合了能力强大、可定制和可对话的代理，通过自动对话集成LLMs、工具和人类参与者。它使代理能够自主沟通和协作，有效地简化复杂任务并自动化工作流程。 如果你渴望深入了解AutoGen的能力，并探索它如何促进战略性的AI团队建设，不妨看看我们专门的博客：“借助AutoGen轻松实现战略性AI团队建设。”这个综合资源提供了见解、用例和更详细的介绍，展示了AutoGen如何改变你的AI开发方式。 库/工具 一些库/工具提供了一个Web服务器，旨在替代OpenAI API。 除了上述选项，还有其他选择，但最佳选择取决于你的偏好和需求。 Llama-cpp-python Llama-cpp-python是llama.cpp库的Python绑定。它通过ctypes接口提供对C API的低级访问，提供了高级Python API用于文本补全、类似OpenAI的API和LangChain兼容性。它支持多个BLAS后端以加快处理速度，也支持硬件加速。…
Leave a CommentAPI驱动产品特性、速度和可伸缩性身份验证对于入门和个性化至关重要未来是AI认证和API创新
Leave a CommentAPI World 2023 的主旨是分享最佳实践的见解，全面考虑你的所有资产，并强调在一个以API为驱动的世界中，人工智能和API网络安全的重要性
Leave a Comment在这份全面指南中，我们将探索ChatGPT与前端的React.js和后端的Node.js的强大组合
Leave a Comment这个博客将指导您通过FastAPI后端设置ChatGPT并无缝集成到ReactJS前端的过程中
Leave a Comment介绍 想象一下热爱一档播客节目，希望记住最精彩的部分，但这个节目只有声音没有文字。你会怎么做？这就是像LLMs和语音转文本翻译工具这样的酷工具派上用场的地方。它们可以神奇地把口语转化为书面笔记，让你轻松找出亮点，创建实用的要点。所以，你最喜欢的播客时刻只差一步就能变成文字记录！自2022年11月首次亮相以来，LLM一直风靡一时。LLM可以用于各种任务，文本摘要是其中重要的应用之一。我们不仅可以对文本进行摘要，还可以对音频和视频等其他模式进行摘要。我们可以使用LLM增强播客的可访问性，并生成简洁的亮点以便使用或做未来参考。 PaLM（Pathways Language LLM）是谷歌AI于去年2022年4月成立的重要LLM。今年2023年3月，PaLM 2的第二版发布，这是一个改进和更新的版本。它旨在具有卓越的双语、编码和思维能力。与其他LLMs相比，使用PaLM 2 LLM API的优势在于其API是免费提供的。与OpenAI的ChatGPT相比，它的性能更好，推理能力更强。 在本文中，我们将学习如何使用这些工具，即PaLM 2 API和Maker Suite，创建一个简单的播客文本亮点显示器，并学习如何优化LLM模型的设置以生成更好的纲要。了解这些工具的特点，并尝试理解它们可以使用的不同用例。现在让我们开始吧！ 学习目标 了解PaLM模型和其特点。 了解PaLM的模型设置。 实现一个生成播客音频简洁摘要的Python项目。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 PaLM 2概述 PaLM 2是一个庞大的NN模型，具有5400亿个参数，通过使用Pathways方法进行扩展以实现突破性能。PaLM 540B在各种多步骤推理任务上超越了当前的技术水平，并在最新发布的BIG-bench基准测试中超越了平均人类表现，取得了突破性的性能。它学习了词语和短语之间的关系，并可以将这种知识用于不同的任务。…
Leave a Comment介绍 在人工智能时代，API是解决企业面临的重要挑战之一，即将AI模型整合到软件和应用中时的高计算要求的一种解决方案。这种解决方案被称为应用程序编程接口（API）。API可以帮助你摆脱维护的麻烦，让你专注于业务逻辑和用户体验。这意味着任何人都可以利用这些API构建和商业化应用。本文将探讨稳定扩散API，这是一组专注于图像生成的生成式AI模型，这些模型对于各种应用程序至关重要。 我们首先将看到Segmind API，这是一个非常高效和有效的选择。这些API已经彻底改变了开发人员、设计师和创作者处理视觉内容生成的方式。我们将探索一些排名前五的稳定扩散API，重点介绍它们的特点、用途、定价等等。 学习目标 深入了解稳定扩散模型。 了解稳定扩散模型的基础知识，包括它们的应用。 了解现代软件开发中的API。 探索API在简化软件和应用开发中的关键作用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 了解稳定扩散模型 什么是稳定扩散模型？ 稳定扩散模型是一类专注于生成高质量图像的生成式AI模型。这些模型旨在生成具有各种应用的逼真、高分辨率图像。它们的特点是稳定和可靠，对于图像合成、风格转移和数据增强等任务非常有帮助。 稳定扩散模型使用扩散过程生成图像，从而逐渐向图像添加噪声，直到演化为复杂而连贯的输出。这个过程确保生成的图像具有高质量并展现出细节。 什么是API？ API，或应用程序编程接口，是一组规则和协议，允许一个软件应用程序与另一个应用程序、服务或平台的功能或数据进行交互。API是中介，实现软件之间的集成。 在软件开发中，API为开发人员提供了一种访问功能、服务或数据的方式，包括云服务、数据库或AI模型等源，而无需理解底层复杂性。这简化了开发过程，加速了功能丰富应用的创建。 API可以采用多种形式，包括RESTful API、gRPC API和WebSocket API，每种都针对特定的用例。在现代软件中，它们发挥着关键作用，使开发人员能够利用第三方服务和功能的强大能力，同时专注于核心应用程序逻辑。 前五稳定扩散API 让我们来看看我们列表上排名靠前的稳定扩散API，首先是用户友好的Segmind API。 1.…
Leave a Comment介绍 在一个数字前沿无边界的世界中，AutoGen以一种变革性范式的建筑师的身份出现。想象一下拥有个性化的人工智能团队，每个团队都擅长不同领域，无缝协作，无障碍沟通，不知疲倦地处理复杂任务。这就是AutoGen的本质，它是一种开创性的多智能体对话框架，赋予您创建个性化的人工智能团队的能力。在这篇文章中，我们揭开AutoGen的神奇之处，探索它如何使您能够组建自己的数字梦想团队并实现非凡成就。欢迎来到一个人与机器之间的边界消失，协作无限的未来。 学习目标 在我们深入了解细节之前，让我们概述一下本文的主要学习目标： 全面了解AutoGen作为多智能体对话框架的能力。 了解智能体在多智能体对话框架中的自主沟通和协作。 了解config_list在AutoGen运行中的关键作用。了解保护API密钥和管理配置以实现智能体高效性能的最佳实践。 探索各种对话风格，从完全自主到人类参与的交互。了解AutoGen支持的静态和动态对话模式。 了解如何利用AutoGen根据验证数据、评估函数和优化指标调整LLM。 探索示例，如构建协作内容创作团队和带有文化背景的语言翻译，以了解AutoGen如何在不同场景中应用。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 AutoGen是什么？ AutoGen是一个统一的多智能体对话框架，作为使用基础模型的高级抽象。它将能力强大、可定制、可对话的智能体通过自动化聊天集合在一起，与LLMs、工具和人类参与者整合。本质上，它使智能体能够自主沟通和协作，有效地简化复杂任务并自动化工作流程。 为什么AutoGen很重要？ AutoGen解决了与人工智能进行高效灵活的多智能体通信的需求。它的重要性在于它能够： 简化复杂LLM工作流程的编排、自动化和优化。 充分发挥LLM模型的性能，同时克服其局限性。 以最少的工作量基于多智能体对话开发下一代LLM应用。 设置开发环境 创建虚拟环境 创建虚拟环境是一种良好的实践，可以隔离特定项目的依赖项，避免与系统范围的软件包冲突。以下是设置Python环境的方法： 选项1：Venv python -m venv…
Leave a Comment在这个博客中，我们将指导您通过使用React和ChatGPT API构建自己的人工智能（AI）聊天机器人的过程
Leave a Comment在本教程中，了解如何使用Amazon Bedrock在Go语言中构建图像生成解决方案，并使用AWS CDK进行部署
Leave a Comment在本文中，了解如何使用Dyte视频SDK、DeepAR和Web组件UI工具包构建具有AR滤镜的视频通话应用程序
Leave a Comment根据《福布斯》的报道，AI市场预计到2030年将达到1811.8亿美元。引入OpenAI API模型，如Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5或GPT 4，已经在人工智能领域引起了轰动。OpenAI API模型的引入，如Davinci、GPT Turbo、GPT Turbo 3.5或GPT 4，已经在人工智能领域引起了轰动。 随着OpenAI API语言模型的出现，AI领域发生了变化，这些模型具有许多功能，但在数据提取方面存在一些限制。工程师们通过函数调用来克服这一限制，简化他们的工作。由于其先进的功能，OpenAI函数调用在开发人员和工程师中迅速流行起来。 Open AI函数调用的需求 在技术中心的领域中，Open AI语言模型以其聊天式和文本生成模型主导了所有机器学习模型。 传统上，工程师们在Open AI API中使用提示工程来获取适当的响应，并使用正则表达式（RegEx）来处理非结构化数据。尽管正则表达式是有效的，但开发人员必须使用耗时的复杂提示来获得期望的结果。 OpenAI函数调用于2023年6月推出，有助于解决这个问题。它使OpenAI API更加友好，减少了对正则表达式的需求。GPT Turbo 3.5和GPT 4模型巧妙地使用函数调用作为扩展支持，其作为提取结构化数据的蓝图。…
Leave a Comment简介 在商业竞争中，将人工智能（AI）整合到我们的应用程序中变得愈发必要。添加这些AI功能可以提升用户体验、自动化任务并提供有价值的见解。由于我们拥有多种多样的GenAI模型，所以有很多可能性。然而，将AI整合到您的应用程序中可能会很复杂，特别是与GenAI这种新趋势相结合，其中许多过程仍在试验阶段。因此，假设您想了解如何将GenAI整合到您的个人应用程序或软件中，例如时尚应用程序，那么本文旨在通过使用Segmind API和Postman实现GenAI应用程序集成以简化此过程。 学习目标 了解Segmind模型和API 了解Segmind中的GenAI集成API 使用Segmind API中的Postman 本文是发布在数据科学博客马拉松的一部分。 理解Segmind模型API 要全面了解Segmind的GenAI API，您必须了解其目的、功能和优点。一些值得关注的潜在用例包括电子商务应用程序的图像识别、时尚设计、动画、背景去除、艺术作品、绘画、漫画等。除了易于使用，Segmind AI还通过网站上的API和游乐场提供可用的GenAI模型，网址为https://www.segmind.com/models。在本文中，我们将使用API推断调用。选择适合您任务的模型并使用可用的API脚本非常简单。下面是一个示例，展示了一个可在https://www.segmind.com/models/sd1.5-outpaint/api找到的稳定扩散1.5超出模型。 import requestsfrom base64 import b64encodedef toB64(imgUrl): return str(b64encode(requests.get(imgUrl).content))[2:-1]api_key = “YOUR API-KEY”url =…
Leave a Comment数据湖表主要由使用大数据计算引擎（如Spark或Flink）的数据工程团队以及创建模型和报告的数据分析师和科学家广泛使用…
Leave a Comment介绍 Google Sheets是一款广泛使用且知名的电子表格应用程序。多年来，它已经确立了自身作为数据管理和分析的关键资源。然而，对于没有扎实的数据分析或编程基础的人来说，充分发挥Google Sheets的潜力可能会是一项具有挑战性的任务。在这里，ChatGPT for Google Sheets通过提供解决方案来改变体验。 人工智能（AI）正在不断重新定义我们在不断发展的技术世界中与数字VoAGI互动的方式。使用ChatGPT for Google Sheets扩展了用户的选择，并使数据相关任务变得比以往任何时候都更容易、更合乎逻辑和更有效。你只需要一个OpenAI账户和Google Sheets即可发挥AI的力量！ 使用ChatGPT附加组件 GPT-3可以解释高级提示和命令，因此将GPT-3与Google Sheets和Google Script集成在一起并不构成挑战。对此函数的调用创建了一个定制的操作，该操作在调用时向OpenAI API发出请求，并附带相关提示。 设置ChatGPT集成 ChatGPT API是一个扩展，它允许你将ChatGPT的功能整合到你的程序、商品或服务中。你可以利用ChatGPT的潜力，为请求提供类似人类的答案，并进行非正式的对话。 它可以处理大量数据并与多个系统和平台无缝集成。此外，它使程序员能够根据特定需求定制框架，从而提高所产生内容的准确性和适用性。 它使用自然语言处理（NLP）理解和生成类似人类的回应。这非常适用于构建AI聊天机器人、虚拟助手和其他交互式服务。 在Google Sheets中启用API访问 GPT…
Leave a Comment介绍 时尚界一直在寻求方法来保持创新的前沿，以满足消费者不断变化的口味和偏好。如果你对时尚感兴趣，或者是一个时尚迷，你应该考虑稳定扩散器的能力。Segmind API使这一可能性变得非常容易。人工智能（AI）已经成为时尚界的一个改变者，改变了设计师创作、营销和销售产品的方式。本文将探讨Segmind Stable Diffusion XL 1.0在时尚界中的GenAI方法及其对行业的影响。 学习目标 介绍生成人工智能 稳定扩散的概念 时尚爱好者的GenAI应用和用例 稳定扩散的特点及其在时尚界中的可能性 对GenAI伦理的一瞥 本文是作为数据科学博文的一部分发表的。 生成AI 生成人工智能是AI的一个分支，它利用过去学到的相似性，采用创建/生成以前不存在的新想法的方法。例如，我们可以看到一个GenAI模型，它在棉花角色上进行训练，生成新的卡通图像。与AI中只是将新图像分类为卡通或非卡通不同，GenAI现在可以生成一种不包括它训练过的任何先前图像的新卡通图像。这打开了各种可能性，在本文中，我们只考虑其中一种可能性：在时尚界使用Segmind模型。 AI与时尚的交汇 正如我们所介绍的，时尚是一个不断发展的领域，受创造力、潮流和消费者偏好的推动。传统上，设计师和时尚品牌依靠人类创造力来创造新的风格和系列。这个过程耗时且常常限制创新。这就是GenAI发挥作用的地方。 时尚中的生成AI利用强大的算法和海量数据集生成独特而创新的设计、图案和风格。它还允许时尚设计师和品牌简化创意过程，缩短生产时间，并探索新的创意思路。 介绍Segmind Stable Diffusion XL 1.0 Segmind拥有各种用于各种GenAI任务的模型，可以随时使用，无需任何额外设置。所有这些模型都可以在网站上找到，并且结构良好，因此很容易浏览各种可用选项。在首页上，“Models”导航栏可以导航到所有模型的列表。这提供了一个令人震惊的模型收藏，帮助您轻松找到适合您特定用例的模型。…
Leave a Comment教程 使用stargate-mongoose和JSON API，以及DataStax Astra DB（和向量搜索）支持来构建NodeJS应用程序的简单方法
Leave a Comment介绍 正如建筑师路德维希·密斯·凡·德罗所说：“少即是多”，这就是摘要的意义。摘要是将大量的文本内容减少为简洁、相关的要点，迎合了当今快节奏的信息消费方式。在文本应用中，摘要有助于信息检索，支持决策制定。基于生成式人工智能（如OpenAI GPT-3模型）的集成，不仅可以从文本中提取关键要素，生成保留源内容本质的连贯摘要，而且有趣的是，生成式人工智能的能力也可以扩展到视频摘要。这涉及从视频中提取关键场景、对话和概念，创建内容的缩减表示。可以通过多种不同的方式实现视频摘要，包括生成简短摘要视频、执行视频内容分析、突出显示视频的关键部分或使用视频转录创建视频的文本摘要。 Open AI Whisper API利用自动语音识别技术将口语转换为书面文本，从而提高了文本摘要的准确性和效率。另一方面，Hugging Face Chat API提供了最先进的语言模型，如GPT-3。 学习目标 本文我们将学习以下内容： 学习视频摘要技术 了解视频摘要的应用 探索Open AI Whisper模型架构 学习使用Open AI Whisper和Hugging Chat API实现视频文本摘要 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 视频摘要技术 视频分析…
Leave a Comment探索OpenAI的GPT新功能调用特性，允许聊天机器人与外部工具和API进行交互释放AI驱动应用的潜力
Leave a Comment介绍 天气是现实世界中发生许多事情的主要驱动因素。事实上，它非常重要，以至于将其纳入机器学习模型中通常会使任何预测模型受益。 想想以下场景： 公共交通机构试图预测系统中的延误和拥堵 能源供应商希望估计明天的太阳能发电量，以用于能源交易 活动组织者需要预测参与者的数量，以确保满足安全标准 农场需要安排未来一周的收获作业 可以说，在上述场景中，如果不将天气作为因素之一纳入模型中，该模型要么没有意义，要么不如其本来可能好。 令人惊讶的是，虽然有很多在线资源专注于如何预测天气本身，但几乎没有任何资源展示如何有效地获取和使用天气数据作为特征，即将其作为输入来预测其他东西。这就是本文要讨论的内容。 概述 首先，我们将强调使用天气数据进行建模所面临的挑战，介绍常用的模型以及提供商。然后，我们将进行案例研究，使用其中一个提供商的数据构建一个可以预测纽约出租车乘车次数的机器学习模型。 通过阅读本文，您将学到以下内容： 使用天气数据进行建模的挑战 可用的天气模型和提供商 处理时间序列数据的典型ETL和特征构建步骤 使用SHAP值评估特征重要性 本文作为数据科学博文的一部分发布。 挑战 衡量与预测天气 对于生产中的机器学习模型，我们需要（1）实时数据以产生实时预测和（2）大量历史数据以训练能够执行此操作的模型。 by Hadija on Unsplash 显然，当进行实时预测时，我们将使用当前的天气预报作为输入，因为它是关于未来发生情况的最新估计。例如，当预测明天的太阳能发电量时，我们需要的模型输入是关于明天天气的预报。…
Leave a Comment简介 自从OpenAI推出了像GPT（生成预训练变压器）模型这样的生成式AI模型，特别是ChatGPT以来，谷歌一直在努力创建并推出类似的AI模型。虽然谷歌是第一个通过BERT模型将变压器引入世界的公司，通过其《Attention is All You Need》论文，但它未能像OpenAI开发的那些大型语言模型一样创建一个同样强大和高效的模型。谷歌首次引入的Bard AI似乎并未引起太多关注。最近谷歌发布了PaLM（Pathways语言模型）的API访问权限，该模型是Bard AI背后的技术。本指南将介绍如何开始使用PaLM API。 学习目标 学习如何使用Pathways语言模型 了解PaLM提供的关键功能 使用PaLM 2创建应用程序 利用MakerSuite快速原型化大型语言模型 了解如何使用PaLM API 本文章是Data Science Blogathon的一部分。 什么是PaLM？ PaLM代表Pathways语言模型，是谷歌自主开发的大型语言模型之一。它于2022年4月首次推出。几个月前，谷歌宣布了该模型的下一个版本，即PaLM 2。谷歌声称，与之前的版本相比，PaLM在多语言能力和功率效率方面更好。 PaLM 2并不是用英语训练的，而是包含了一百多种语言的混合体，甚至包括编程语言和数学。所有这些都是在不降低英语理解性能的情况下实现的。总体而言，谷歌的PaLM…
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