Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain
LangChain & Prompt Engineering Tutorials zu großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT mit benutzerdefinierten Daten. Jupyter-Notebooks zum Laden und Indizieren von Daten, Erstellen von Prompt-Vorlagen, CSV-Agenten und Verwendung von Retrieval-QA-Ketten zur Abfrage der benutzerdefinierten Daten. Projekte f
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Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain hat 1.2k Sterne auf GitHub. Es wurde 373-mal geforkt. Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2023 aktiv entwickelt. Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: artificial-intelligence, chatgpt, deep-learning, gpt-4.
Was ist Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain?
LangChain & Prompt Engineering Tutorials zu großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT mit benutzerdefinierten Daten. Jupyter-Notebooks zum Laden und Indizieren von Daten, Erstellen von Prompt-Vorlagen, CSV-Agenten und Verwendung von Retrieval-QA-Ketten zur Abfrage der benutzerdefinierten Daten. Projekte f
Ist Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain Open Source?
Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain kostenlos?
Ja. Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain?
Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain geschrieben?
Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/curiousily-get-things-done-with-prompt-engineering-and-langchain.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.