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AISuite:简化跨多个 LLM 提供商的 GenAI 集成
生成式人工智能 (gen ai) 正在凭借其创造力、解决问题和自动化的潜力重塑行业。然而,由于 api 和配置分散,开发人员在集成来自不同提供商的大型语言模型 (llm) 时经常面临重大挑战。互操作性的缺乏使工作流程变得复杂,延长了开发时间,并阻碍了有效的 gen ai 应用程序的创建。 为了解决这个问题,andrew ng 的团队推出了 aisuite,这是一个开源 python 库,可以简化 openai、anthropic 和 ollama 等提供商之间的法学硕士集成...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 13 -
我在训练营中会做哪些不同的事情(剧透:一切)
回顾我的训练营之旅,我深刻体会到学习的深度与广度,以及未来仍需努力的方向。更重要的是,我从过往的经验中吸取教训,并惊叹于自己竟然能克服重重困难走到今天。 首先,最重要的经验是:开始编码! 每个项目都充满挑战,但要记住,从微小的进步开始。编写一个函数,导入必要的库,甚至只是写下伪代码,关键在于开始行动。编码过程中难免会遇到困惑,但不要被拖延症打败。尝试解决问题,即使最终失败了,也是宝贵的学习经历。 其次,积极寻求帮助! 不要犹豫向导师寻求帮助,他们经验丰富,能解答你的疑问...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 10 -
关于法学硕士 Observability 和 LangSmith 您需要了解的一切
在人工智能驱动的应用时代,大型语言模型(LLM)已成为解决复杂问题的需求,从生成自然语言到辅助决策过程。然而,这些模型日益复杂和不可预测,使得有效监控和理解其行为变得具有挑战性。这就是可观察性在 LLM 申请中变得至关重要的地方。 可观察性是通过分析系统的输出和指标来理解系统内部状态的实践。对于 LLM 应用程序,它确保模型按预期运行,提供对错误或偏差的洞察,显示成本消耗,并帮助优化现实场景的性能。 随着对法学硕士的依赖不断增加,对强大的工具来观察和调试其操作的需求也在...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 9 -
利用 LangChain 的 NLP 功能进行 AI 驱动的图探索,使用 Langchain 进行问答
编写复杂的SQL或图形数据库查询是否曾让您感到头疼?如果只需用简单的英语描述您的需求就能直接获得结果,那该多好?借助自然语言处理技术的进步,LangChain等工具不仅让这一切成为现实,而且操作起来非常直观。 本文将演示如何结合Python、LangChain和Neo4j,使用自然语言流畅地查询图形数据库。LangChain将负责自然语言查询到Cypher查询的转换,提供简化且高效的体验。 什么是LangChain? LangChain是一个开源框架,旨在简化基于大型语言模...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 18 -
代码日的到来仓库困境
第 15 天:仓库困境 这个谜题并不太难,我发现自己只是做了很多函数以及很多 if 语句和循环。 今天我对 2D 网格导航有点厌倦了,因此很晚才发布这篇文章(我不得不休息一天)。 您一如既往地可以在这里找到我的解决方案。 再说一次,今天没什么值得讨论的重大问题。主要概念是: a) 在网格中循环导航指令以确定移动方向。 b)跟踪盒子的位置,并检查我们的下一步移动是墙还是盒子,如果是盒子,检查我们是否可以移动盒子。 第 2 部分: a...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 10 -
通过ffmpeg子进程进行视频数据IO
在求职过程中,我需要完成一个处理视频数据的原型项目,这其中涉及到使用ffmpeg进行视频预处理,并将多个视频文件连接在一起播放。由于缺乏经验,我借助生成式ai聊天机器人(google gemini)的帮助完成了这个挑战。 项目目标是串联播放多个视频。我采用了最直接的方法——将视频文件连接起来。为此,首先需要将视频文件重新编码成合适的格式。在与Gemini的讨论中,它建议使用MPEG-TS格式。 MPEG传输流(MPEG-TS)通过封装分组基本流工作,这些流包括音频、视频和...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 13 -
使用 ClientAI 和 Ollama 构建本地 AI 代码审查器 - 第 2 部分
在第 1 部分中,我们为代码审查器构建了核心分析工具。现在我们将创建一个可以有效使用这些工具的人工智能助手。我们将逐步介绍每个组件,解释所有组件如何协同工作。 有关 clientai 的文档,请参阅此处;有关 github repo,请参阅此处。 系列索引 第 1 部分:简介、设置、工具创建 第 2 部分:构建助手和命令行界面(你在这里) 使用 clientai 注册我们的工具 首先,我们需要让我们的工具可供人工智能系统使...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 12 -
PyApiGen Python 程序
一款使用pyqt5构建的现代化、安全的api密钥生成器。该应用允许用户创建自定义的安全api密钥,增强安全性。其时尚的深色主题ui设计,为开发者提供流畅、高效的密钥生成体验。 主要功能: 自定义密钥过滤器: 用户可设定密钥长度(8至64个字符),并选择是否包含数字、大写字母、小写字母及特殊字符(!@#$%^&*等)。此外,还提供去除易混淆字符(如l、I、O、0)的选项,进一步提升安全性。 API密钥生成: 应用会根据用户设定的过滤器,随机生成高度安全的AP...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 9 -
用于强大应用程序的强大 Python 数据验证技术
在构建可靠的 Python 应用时,数据验证至关重要。本文将探讨五种强大的数据验证方法,它们能有效减少错误,提升代码质量。 1. Pydantic:数据建模与验证的利器 Pydantic 简洁高效,是数据建模和验证的理想选择。以下示例展示了其用法: from pydantic import BaseModel, EmailStr, validator from typing import List class User(BaseModel): username:...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 13 -
玩转 Stock API:JavaScript/React 开发人员学习 Python
作为一名python新手,我最近开始学习如何使用python及其库存api。在这个过程中,我掌握了以下技能: 创建和管理虚拟环境 使用pip安装和管理包 利用环境变量安全地存储敏感数据 发送HTTP请求并解析JSON响应 实现健壮的错误处理和格式化输出 熟练运用Python字典 理解并运用API架构 以下是我的学习历程和关键点总结: 1. Python环境配置 Python的虚拟环境(venv)可以隔离项目依赖,避免包冲突。这是最佳实践。 创建和激活虚拟环境: 创建...
作者:wufei123 日期:2025.01.05 分类:python 8