Сам себе Data Scientist

Приложения с генеративным искусственным интеллектом (Gen AI) — это большой шаг вперёд, поскольку они часто позволяют пользователю взаимодействовать с приложением с помощью подсказок на естественном языке. Однако, поскольку в такие приложения вкладывается всё больше времени и ресурсов, вы должны быть уверены, что сможете легко интегрировать функции и ресурсы таким образом, чтобы их можно было легко расширять, чтобы ваше приложение могло работать с несколькими моделями и справляться с различными сложностями...

Часто многие LLM требуют историю сообщений, чтобы лучше понимать контекст. Так как передача истории сообщений довольно частая ситуация, то рассмотрим на примере: Сперва установим библиотеки: Состоянием (State) в LangGraph может быть TypedDict, Pydantic model или dataclass. Ниже мы будем использовать TypedDict. В состоянии будем хранить историю сообщений. Давайте построим пример графа с одним узлом (node). Наш node - это просто функция Python, которая считывает состояние нашего графа и вносит в него изменения...

Haystack — это платформа с открытым исходным кодом для создания готовых к работе приложений LLM, конвейеров генерации с расширенным поиском (RAG) и современных поисковых систем, которые интеллектуально работают с большими коллекциями документов. Она позволяет быстро опробовать новейшие модели искусственного интеллекта, оставаясь при этом гибкой и простой в использовании. Вдохновляющее сообщество пользователей и разработчиков помогло превратить Haystack в модульную, интуитивно понятную и завершенную платформу, которой она является сегодня...

Журнал Forbes недавно назвал приложения RAG самой популярной разработкой в области искусственного интеллекта. Это неудивительно, поскольку RAG требует минимального количества кода и помогает повысить доверие пользователей к вашему LLM. В последние годы расширенная поисковая генерация (RAG) стала преобразующей платформой, которая объединяет поисковые системы с генеративными моделями. GraphRAG развивает эту концепцию, используя графики знаний, обеспечивая более глубокое понимание и более богатые контекстные результаты...

Pandas — это популярная и очень мощная библиотека на языке Python, предназначенная для анализа данных и манипуляций с табличными структурами. Она была создана для того, чтобы эффективно работать с данными так, как мы привыкли в электронных таблицах (например, Excel), но при этом обладала гибкостью и быстродействием, характерными для Python и научного стека (NumPy, SciPy и др.). Pandas включает в Python две дополнительные структуры данных, а именно Pandas Series и Pandas DataFrame. Эти структуры данных...