Нейросеть, которая пишет код, является самообучающимся инструментом для создания программного кода. Она использует алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для анализа и понимания задачи программирования и создания работающего кода. Такие нейросети могут ускорить процесс разработки программного обеспечения, сократить затраты на персонал и улучшить качество кода. Они также могут справиться с задачами, которые требуют высокой точности и способности обрабатывать огромные объемы данных. Однако, пока что, нейросети, которые могут создавать полностью работающий код, находятся в экспериментальном стадии разработки и пока еще не достигли коммерческого успеха. Тем не менее, такие нейросети могут сформировать базу для будущих инструментов, которые будут изменять работу программистов.

Admin

Администратор
Команда форума
Модератор
Пользователь
photo_2023-07-04_08-29-37.jpg


Embedchain абстрагирует весь процесс загрузки набора данных, его разбиения на части, создания векторных представлений (embeddings) и сохранения их в векторной базе данных.

Все это и раньше можно было сделать с помощью Python кода и OpenAI API, но требовало глубокого понимания как работают Embeddings, расчет дистанций между векторами и т.д. Embedchain упрощает весь процесс сводя его по сути к коду из пару десятков строк.

Представим, вы хотите создать бота Naval Ravikant, из информации на основе 1 видео на YouTube, 1 книги в формате PDF и 2 его блог-постах, а также нескольких пар вопрос-ответ, которую вы загрузили. Все, что вам нужно сделать, это добавить ссылки на видео, PDF и блог-посты, а также пару вопрос-ответ, и Embedchain создаст для вас бота.

Embedchain поддерживает следующие форматы: YouTube видео, PDF файлы, веб-страницы, текст и пары вопрос-ответ.

Стек технологий на котором это все работает:
- Langchain как фреймворк LLM для загрузки, разделения и индексации данных;
- Модель встраивания Ada от OpenAI для создания embeddings;
- ChatGPT API от OpenAI как LLM для получения ответов, учитывая контекст;
- Chroma в качестве векторной базы данных для хранения embeddings
 
Сверху