XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemLangChain
Langchain中的代理
https：//commomunity.openai.pephimpt-simpleple-matculation-riss-riss-riss-sistain/dive>
利用大型语言模型（LLM）进行决策情报进步
Langchain是一个针对由语言模型驱动的制作应用程序量身定制的动态框架。iv，它使应用程序具有上下文感知，并在语言模型和上下文源之间建立连接，例如及时说明，示例输入或其他内容以进行接地响应。此外，Langchain可以推理，允许语言模型根据上下文推断最佳答案并做出明智的决策。Langchain具有模块化组件，可为各种应用程序和搁置链提供一系列实现，从而提供结构化框架，以完成特定的高级任务。这种组合简化了项目的启动和复杂的应用程序的自定义，从而增强了Langchain的适应性。
用生成ai
Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。 我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。 通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。 该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。 这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。 索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。Nagindas Khandwala大学，孟买大学，马哈拉施特拉邦，印度摘要：本文介绍了一种使用Genai的文本摘要的创新方法，重点是OpenAI，Langchain和Spartlit Technologies的整合。我们概述了由大型语言模型（LLMS）提供动力的摘要工具的体系结构，旨在汇总文档并响应用户查询。通过利用GPT模型和Langchain中的及时模板的功能，该框架将能够将复杂的信息封装到清晰且相干的摘要中，并通过从广泛文档中提取关键见解来帮助用户管理信息过载。该研究探讨了AI驱动的Web应用程序的体系结构，实现和实际应用，突出了其增强生产率和简化信息检索的潜力。这项研究表明了开发人员如何利用该框架来构建全面的文件摘要和提问解决方案。索引术语 - 生成AI，文本摘要，大语言模型（LLMS），OpenAI，Langchain，简化，文档摘要，提示模板，AI驱动的Web应用程序。
使用Python，机器...
本报告表明，借助人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用生成式预测的变压器，我们可以开发强大的AI应用程序，以帮助客户服务部门使用问题答案系统来帮助客户服务部门。本文使用OpenAI应用程序编程接口（API）解决了问题回答任务。本报告研究了如何从文档中创建一个AI问题来回答应用程序，以对有关这些文档的问题产生正确答案。我们使用两种不同的方法来创建问答系统。一个只是使用OpenAI API。另一个是使用Langchain框架和库。这两个应用程序确实正确地回答了问题。Langchain使用更高的学习曲线使用的代码较少。OpenAI API使用了更多代码，并提供了更多详细的答案。
整合生成AI以提高支出的效率...
生成的AI和大型语言模型正在通过提高开发人员和知识工作者的生产力来改变行业实践。该项目旨在为我们的赞助商类别管理团队开发一个基于生成AI的聊天机器人。聊天机器人将公司数据与自然语言一起使用，以提供特定领域的见解，例如定价，供应商支出，风险评估和材料清单分析。这种集成减少了对Excel等传统工具的依赖，简化了谈判和民主化数据访问，从而减少了新员工的学习曲线。我们的方法涉及与Langchain的Text-2-SQL代理的检索 - 演示代代理，并与Langchain的Kuzuqachain代理并行在图形知识数据库上。这些代理基于查询生成SQL或密码代码，以检索和提供自然语言的准确信息。通过针对各种提示进行精确测试评估了模型的有效性。使用指令调整和及时的工程，聊天机器人返回了所选用例的准确且上下文相关的响应，但没有幻觉，但是在复杂的查询中进行了令牌处理，经历了限制。我们建议将聊天机器人嵌入现有的仪表板中，从针对技术熟练的新经理的飞行员开始，以完善数据检索过程，并计划后续扩展以涵盖其他用例。
生成AI：工具，技术和应用
https://forms.gle/uqjizrkgbdpcd6z98 iii）提示工程iv）iv）对话性人工智能v）可解释的人工智能vi）vi）变异自动编码器（vaes）vii vii vii vii vii vii）使用生成对抗网络（gan）使用x微调大语言模型Rajesh Pande博士，Hon。副校长，RBU Manoj Chandak博士
Ayurjanakosh-使用LLM
摘要：Ayurjanakosh是一个创新的软件平台，旨在通过大语言模型彻底改变个性化的阿育吠陀医疗保健。该平台根据用户的Prakriti（宪法）和Dosha提供个性化的药物和配方建议，同时还考虑了病史。通过使用Langchain和标准化的数据模式，Ayurjanakosh确保了有效的语义搜索和个性化的健康见解。结果表明，个性化的医疗保健方面取得了重大进步，将古代阿育吠陀智慧与现代技术合并为整体健康管理。该项目解决了个性化的阿育吠陀解决方案的关键差距，从而在整体健康实践中得到了重大改进。关键字：阿育吠陀科学，聊天机器人，医疗保健，自然语言处理（NLP），LLM，lang链，语义搜索，矢量搜索。
文字与图像生成的原理与实务（生成ai
「生成式ai：文字与图像生成的原理与实务」是一门兼具理论深度与实作乐趣文字与图像生成的原理与实务」是一门兼具理论深度与实作乐趣，专为希望深入了解生成式ai ai ai的认识是基础还是进阶，我们都希望透过这门课程
应用程序安全性AI的危险和承诺
强化SCA检测了27种编程语言中的815个独特的漏洞类别，并将其集成到所有主要集成开发环境（IDE）中，以进行实时分析，以及用于自动化的CI/CD工具在SDLC中。它可以在场所或混合动力车上灵活部署为SaaS。强化SCA现在还可以帮助组织扫描Genai应用程序，以解决ML模型（例如缓冲区溢出，注射缺陷和不安全的编码实践）特有的漏洞。该工具还可以检测来自AI/ML模型API的响应的隐式信任而产生的弱点。强化SCA支持消费OpenAi API，Amazon Web Services SageMaker或Langchain的Python项目。用户可以在LLM应用程序中识别并减轻非规范代码实践，以确保遵守行业标准和法规（例如GDPR，HIPAA和PCI DSS）。产品路线图包括计划在LLM的更多OWASP前十名中扩展覆盖范围。