人工智能不再只是一个梦想。它就在这里并改变我们构建软件的方式。它可以使应用程序更好、更有用。但如何开始在项目中使用人工智能呢?
本系列旨在为您提供踏上人工智能开发之旅的基础知识。在第一部分中,我们将深入研究核心概念并提供使用 langchain 和 openai 的实践示例。
在深入探讨之前,让我们先澄清一些关键术语:
llm(大型语言模型):这些先进的人工智能模型经过海量文本和代码数据集的训练,使它们能够生成人类质量的文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容,并以信息丰富的方式回答您的问题方式。那是 openai、gemni、claude、llama 等
langchain:这个创新库通过统一的 api 简化了与各种人工智能服务交互的过程。它充当您的代码和 openai 等强大 ai 平台之间的桥梁。
人工智能模型有很多种类型,每种模型都专门负责特定的任务。一些常见的类别包括:
分类模型:用于对数据点进行分类,例如垃圾邮件检测或图像识别。
生成模型:创建新数据,例如生成逼真的图像或创作音乐。
回归模型:根据输入数据预测连续值,用于预测或趋势分析。
了解不同的模型类型有助于您选择适合工作的工具。
现在,让我们动手吧!此代码片段演示了如何使用 langchain 与 openai 的聊天机器人功能进行交互:
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai"; async function main() { const chatModel = new ChatOpenAI({}); // Create a ChatOpenAI instance const response = await chatModel.invoke("What is Hello World?"); // Ask a question console.log(response); // Print the response } main().catch(console.error);
请参阅 https://github.com/tinomuchenje/ai-dev-journey.git 以获取运行设置示例。
在运行此代码之前,请确保您已安装 langchain 及其依赖项。您可以在 langchain 网站上找到说明:https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
此外,您需要 openai api 密钥才能使用该服务。请参阅 openai 的文档获取一个。
这只是 langchain 和人工智能的一个尝试。在本系列接下来的部分中,我们将探索更复杂的应用程序,深入研究不同的人工智能模型,并让您具备构建自己的人工智能项目的技能。
敬请期待第二部分!
langchain 文档:https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
本文可以作为您 ai 开发之旅的跳板。请随意修改代码并尝试不同的功能。凭借奉献精神和对探索的渴望,您将立即构建自己的 ai 奇迹!
快乐编码