サクッと始めるRAG開発【LangChain / Python】
この本では、初心者・入門者の方に向けて、RAGの知識や使い方を体系的にまとめました。少し難易度の高い内容になりますが、本書の中で事前に学んでおくべき項目を示しているため、ご安心ください。 【概要】 ・内容：RAGの概要【入門者向けの基礎知識】、RAGの処理フロー【In-Context Learning / Embedding / Vector Search】、RAGのビジネス活用ロードマップ【大企業向け】、RAGの実装アプローチ、RAGの大分類【Document RAG】、RAGの大分類【SQL RAG】、RAGの大分類【Graph RAG】、RAGの精度評価アプローチ、RAGの精度評価方法【LangChain Evaluation】、RAGの精度評価方法【Ragas】、RAGの精度改善手法【データ品質 / プロンプト品質 / ベクトル検索】、RAGの精度改善のためのLLMOps概論、LL
Annotated Research Paper Implementations: Transformers, StyleGAN, Stable Diffusion, DDPM/DDIM, LayerNorm, Nucleus Sampling and more
This is a collection of simple PyTorch implementations of neural networks and related algorithms. These implementations are documented with explanations, and the website renders these as side-by-side formatted notes. We believe these would help you understand these algorithms better. We are actively maintaining this repo and adding new implementations. for updates. Translations English (original)
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
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