Tutorial su LangChain e Prompt Engineering per modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT con dati personalizzati. Notebook Jupyter su caricamento e indicizzazione dei dati, creazione di modelli di prompt, agenti CSV e utilizzo di catene di QA di recupero per interrogare i dati personalizzati. Progetti f
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Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain ha 1.2k stelle su GitHub. È stato forkato 373 volte. Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2023. Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: artificial-intelligence, chatgpt, deep-learning, gpt-4.
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Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
Sì. Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain è disponibile con licenza Apache-2.0.
Get-Things-Done-with-Prompt-Engineering-and-LangChain è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/curiousily-get-things-done-with-prompt-engineering-and-langchain.html)
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