Артыкулы для тых, хто
выводзіць стэк у прод
Арыгінальныя матэрыялы пра React, Node.js, TypeScript і AI — з той жа практыкі, што і наша аператарскае ПЗ. Тэкст артыкулаў па-англійску.
Тэг: python
Скоўваюце агентаў-дзеерантоў і кодавацоў за дапамогою LangGraph
Створыце даплік на LangGraph з калькуляцыяй мнагах агентаў, выкарыстоўваючы prompt-ы з душой, модэлі Ollama, аперацыі пошуку Tavily, інструменты перадачы заданняў і пункты контролю Postgres для рабочых праграм, кія керуецца оркестраторам.
2200 слоўЧытацьВаш першы АІ-агент, які выкарыстоўвае інструменты, з LangChain
Створыце маленькага матэматычнага агента LangChain на Python: ініцыялізавайце модель для чату, зарэгіструйце інструменты, дазвольце LLM выбраць, якую функцію вызваць, і пазірце викорыстоўванне інструментаў у калькі крокаў.
1062 слоўЧытацьМодэлі рашэння, створаныя за дапамою клавіатуры, протык узываў LLM: зволненне і стабільнасць на межы
Эксперымент з 240 вызамі, які парабяліеўвае абычныя верыятнасці Джэва з тымі, якія сам створыў LLM, і спосабы ператварэння гэтага сигналу ў маршрутазёр модэля LangChain.
2630 слоўЧытацьВыкананне правіл агента ў коде: PreToolUse, PostToolUse і Stop Hooks
Дазнаецеся, чаму разрэшэнне для агентаў LLM павінна належаць да дэтэрміністычных хукіў вызоўа інструментаў, як безпечна адмовіць у вызоўах, і як абгорнуць дыспэтчара без рекурсіі.
2721 слоўЧытацьАд звычайнага тексту да перакананых об’ектаў: выбір парсера выходных дадзеных у LangChain
Пораўняйце StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser і PydanticOutputParser у ланцюгах LangChain, а таксама дакладзіце ведома, якую ступеню структуры кожны з іх насправды гарантуюць.
5418 слоўЧытацьВыкананне настройкі LoRA локальна: пераканацца, з’едынэнне і адзінаванне тых, што працуюць без звуку
Падкрэсціце, што адаптар LoRA дзейсна паспрабавіў паўнэчыць маленькі модель, з’яеднаць яго і запрацаваць за дапамогою локальнага API, сумэнныя з OpenAI, а таксама выкрываце неудачы, якія вяртаюць неправильныя, але «впэўненыя» рэзультаты.
2570 слоўЧытацьАнаіз большых переработак у AI: чаму пасаванне тэстаў не выявляе зместу, які быў выдалены
Дазвольце дазнаць, чаму ай-тэ-і-асыставаныя процесы переработкі тыхо адчыняюць код, який несе навантажэння, чаму тесты на адпрацоўкі гэтага не выявляюць, а таксама п’ять практык перагледу, якія робяць масовыя переработкі безпечнымі для выпуску.
1618 слоўЧытацьСтварэнне додатакаў на адной платформе з викорыстаннем модэлей голасу, візуалу і генеравання.
Выучыце шас основных элементаў мультімодальнага ІІ, як голас, візуал і генератыўныя моделі з’еднаюцца ў паракеты, а таксама якія відкрытые інструменты і проекты можна выкорыстаць для пачатку.
2531 слоўЧытацьРучна створаная петля адынства LangChain для порэўнення паказначых жывога запасу
Створыце паэтапна маленькі асистент для порэванавання акцыяў на базе LangChain і вы якраз разумеце цикл стварэння, прыўязкі, вызову і выканання, який дазволяе LLM запрашваць актуальныя даны замест таго, каб прасіць на адгадванне.
1667 слоўЧытаць
Пра гэтыя артыкулы
Ацэнка за 24 гадзіны
Патрэбны такі стэк у аператарскім слоі? Дашліце брыф — ацэнка за 24 гадзіны.