Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Оригінальні матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI — з тієї ж практики, що й наше операторське ПЗ. Текст статей англійською.
Тег: python
Організуйте агентів-дослідників та програмістів за допомогою LangGraph
Створіть додаток LangGraph з кількома агентами за допомогою promptів типу soul, моделей Ollama, пошуку Tavily, інструментів передачі завдань та чекпоїнтів Postgres для організації робочих процесів під керуванням оркестратора.
2200 слівЧитатиВаш перший штучний інтелект-агент для роботи з інструментами за допомогою LangChain
Створіть невеликого математичного агента LangChain на Python: ініціалізуйте модель чату, зареєструйте інструменти, дозвольте ШІ вибрати функцію для виклику та спостерігайте за багатокроковим використанням інструментів.
1062 слівЧитатиМоделі рішень, створені шляхом набору тексту, проти викликів LLM: затримка та стабільність на межі
Експеримент із 240 викликами, який порівнює природні ймовірності Jevа з тими, які самостійно задає LLM, а також способи перетворення цього сигналу на маршрутизатор моделей LangChain.
2630 слівЧитатиЗастосування правил агента в коді: PreToolUse, PostToolUse та функції Stop Hooks
Дізнайтеся, чому авторизація агентів LLM має знаходитися у детерміністичних гаках виклику інструментів, як безпечно відхиляти виклики та як обгорнути диспетчер без рекурсії.
2721 слівЧитатиВід звичайного тексту до перевірених об’єктів: вибір парсера результату LangChain
Порівняйте StrOutputParser, JsonOutputParser, StructuredOutputParser та PydanticOutputParser у ланцюгах LangChain та дізнайтеся, наскільки сильно кожен з них гарантує структуру даних.
5418 слівЧитатиОбробка LoRA для фін-тюнінгу локально: перевірка, об’єднання та уникнення прихованих помилок
Доведіть, що адаптер LoRA справді покращив невелику модель, об’єднайте її та розмістіть за локальним API, сумісним з OpenAI, а також виявляйте помилки, які призводять до неправильних результатів.
2570 слівЧитатиОгляд масштабних переробок у штучному інтелекті: чому проходження тестів не виявляє видаленої мети
Дізнайтеся, чому алгоритми штучного інтелекту під час рефакторингу тихо видаляють код, який несе навантаження, чому зелені тести цього не виявляють, а також про п’ять практик перевірки, які роблять масштабні рефакторинги безпечними для випуску.
1618 слівЧитатиОб’єднання моделей складання промов, візуалізації та генерації в багатомодальні додатки
Дізнайтеся про шість основних елементів багатомодального ШІ, як голосовий та візуальний розпізнавання разом із генеративними моделями створюють цілісні системи, а також які відкриті інструменти та проекти підходять для початку роботи.
2531 слівЧитатиРучно створений цикл інструментів LangChain для порівняння показників активних запасів
Створіть поступово невеликого асистента для порівняння акцій LangChain та ознайомтесь із циклом створення, прив’язки, виклику та виконання, який дозволяє ШІ отримувати актуальні дані замість того, щоб вгадувати.
1667 слівЧитати
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.