在科技快速演變的格局中，生成式人工智慧(Generative AI)被視為一股革命性力量，改變開發者和人工智慧/機器學習工程師處理複雜問題和創新的方式。本文深入探討生成式人工智慧的世界，揭示對每位開發者至關重要的框架和工具。
LangChain
由Harrison Chase開發，於2022年10月首次亮相的LangChain是一個開源平台，旨在構建由LLM驅動的堅固應用程式，例如像ChatGPT這樣的聊天機器人和各種定制應用程式。
LangChain旨在為數據工程師提供一個全面的工具包，用於在各種用例中利用LLM，包括聊天機器人、自動問答、文本摘要等等。
上面的圖像顯示了LangChain如何處理和處理信息以回應用戶提示。最初，系統從包含大量數據的大型文檔開始。然後將該文檔分解為更小、更易管理的片段。
這些塊隨後被嵌入向量中 — 這個過程將數據轉換為一種格式，可以快速高效地被系統檢索。這些向量被存儲在向量存儲庫中，基本上是一個專門優化處理向量化數據的數據庫。
當用戶將提示輸入系統時，LangChain會查詢該向量存儲庫，以找到與用戶請求密切匹配或相關的信息。該系統使用大型LLM來理解用戶提示的上下文和意圖，從而指導從向量存儲庫檢索相關信息。
一旦識別出相關信息，LLM 將使用它來生成或完成準確回答查詢的答案。這最後一步導致用戶收到定制的回應，這是系統數據處理和語言生成能力的輸出。
SingleStore 筆記本
SingleStore Notebook，基於Jupyter Notebook，是一個創新的工具，顯著增強了數據探索和分析過程，特別適用於使用SingleStore分佈式SQL數據庫的人。它與Jupyter Notebook的集成使其成為數據科學家和專業人士熟悉且強大的平台。以下是其主要功能和優勢的摘要:
- 本地 SingleStore SQL 支援：此功能簡化了直接從筆記本查詢 SingleStore 分佈式 SQL 數據庫的過程。它消除了複雜連接字符串的需求，提供了更安全和直接的數據探索和分析方法。
- SQL/Python 互通性：這允許 SQL 查詢和 Python 代碼之間的無縫集成。用戶可以在筆記本中執行 SQL 查詢，並直接在 Python 數據框中使用結果，反之亦然。這種互通性對於高效的數據操作和分析至關重要。
- 協作工作流程：筆記本支持共享和協作編輯，使團隊成員能夠共同開展數據分析項目。此功能增強了團隊有效協調和結合專業知識的能力。
- 交互式數據可視化：支持 Matplotlib 和 Plotly 等流行數據可視化庫，SingleStore 筆記本使用戶能夠直接在筆記本環境中創建交互式和信息豐富的圖表和圖形。這種能力對於需要通過視覺方式傳達發現的數據科學家至關重要。
- 易用性和學習資源：該平台用戶友好，提供模板和文檔，幫助新用戶快速入門。這些資源對於學習筆記本的基礎知識和執行複雜數據分析任務至關重要。
- 未來增強和集成：SingleStore 團隊致力於不斷改進筆記本，計劃引入功能，如導入/導出、代碼自動完成以及各種場景的筆記本庫。還期待能夠實現 SQL 或 Python 編碼在 SingleStoreDB 中的機器人功能。
- 精簡 Python 代碼集成：未來的目標是使在筆記本中原型化 Python 代碼更加容易，並將此代碼集成為數據庫中的存儲過程，增強系統的整體效率和功能性。
SingleStore Notebook 是數據專業人士的強大工具，結合了 Jupyter Notebook 的多功能性，並具有針對 SingleStore SQL 數據庫使用的特定增強功能。它注重使用便捷性、協作和互動數據可視化，並承諾未來會有更多增強功能，使其成為數據科學和機器學習社區中的寶貴資源。
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駝鹿索引
LlamaIndex 是一個先進的管控框架，旨在擴大像 GPT-4 這樣的LLM的能力。雖然LLM本身非常強大，已經在廣泛的公共數據集上訓練過，但它們通常缺乏與私人或特定領域數據互動的手段。LlamaIndex彌合了這一差距，提供了一種結構化的方式來吸收、組織和利用各種數據源，包括API、數據庫和PDF文件。
通過將這些數據索引到針對LLM進行優化的格式中，LlamaIndex促進了自然語言查詢，使用戶能夠無縫地與其私人數據進行交流，而無需重新訓練模型。該框架非常靈活，為新手提供了高級API進行快速設置，同時也滿足專家通過低級API進行深度定制的需求。總的來說，LlamaIndex發揮了LLM的全部潛力，使其更易於訪問並應用於個性化的數據需求。
LlamaIndex 如何運作？
LlamaIndex 作為一座橋樑，將LLM強大的能力與各種數據源相連接，從而開啟了一個新的應用領域，可以充分利用自定義數據和先進語言模型之間的協同作用。通過提供數據輸入、索引和自然語言查詢界面工具，LlamaIndex賦予開發人員和企業構建強大的、數據增強應用的能力，從而顯著增強決策和用戶參與度。
LlamaIndex 透過一個系統化的工作流程運作，從一組文件開始。最初，這些文件經歷一個加載過程，將它們導入系統中。加載後，數據被解析以便以易於理解的方式進行分析和結構化。一旦解析完成，信息就會被索引以便進行最佳檢索和存儲。
這些索引數據被安全地存儲在一個名為“存儲”的中央存儲庫中。當用戶或系統希望從這個數據存儲庫檢索特定信息時，他們可以發起查詢。作為對查詢的回應，相關數據被提取並作為回應交付，這可能是一組相關文件或從中提取的特定信息。整個過程展示了LlamaIndex如何高效地管理和檢索數據，確保對用戶查詢的快速和準確回應。
羊駝 2
Llama 2 是由 Meta 開發的最先進的語言模型。它是原始 LLaMA 的後繼者，在規模、效率和性能方面進行了增強。Llama 2 模型的參數範圍從 7B 到 70B，適應各種計算能力和應用。Llama 2 量身定制了與聊天機器人集成，擅長於對話使用案例，提供細緻而連貫的回應，推動了對話式人工智能所能實現的極限。
Llama 2 是使用公開可用的在線數據進行預訓練的。這包括讓模型接觸大量的文本數據，如書籍、文章和其他書面內容來源。預訓練的目標是幫助模型學習一般的語言模式，並獲得對語言結構的廣泛理解。它還包括監督微調和從人類反饋中進行強化學習（RLHF）。
RLHF 的一個組成部分是拒絕採樣，它涉及從模型中選擇一個響應，並根據人類反饋接受或拒絕它。RLHF 的另一個組成部分是近端策略優化（PPO），它涉及根據人類反饋直接更新模型的策略。最後，迭代細化確保模型通過監督迭代和修正達到所需的性能水平。
Hugging Face
Hugging Face 是一個多面向的平台，在人工智慧領域中扮演著至關重要的角色，特別是在自然語言處理（NLP）和生成式人工智慧領域。它包含各種元素，共同協助使用者探索、建立和分享人工智慧應用程式。
以下是其關鍵方面的詳細內容：
1. 模型中心: