Jupyter-AI & Pandas-AI本地使用功能优化

亚马逊云科技:JupyterAI如何实现无缝集成AI模型 Jupyter AI是一款供应商中立的工具,允许用户通过开源的LangChain库选择各种大型语言模型(LLM)提供商和模型。它具有透明性和可追踪性,在代码或内容由LLM生成时会进行指示,以提高对该技术的信任度。此外,它还具有协作性,允许多个用户在共享的聊天会话中与同一AI助手进行交互。Jupyter AI是用户驱动的,确保用户的数据保持在用户的控制之下,只有在用户明确要求时才会发送给LLM。它以人为本,具有熟悉的聊天界面和模仿现有Jupyter功能的魔术命令。 阅读详情

Jupyter-AI & Pandas-ai 功能九宫格

引言

  1. Jupyter-ai 和 Pandas-ai 的优化主要是个人工作遇到的需求,个人觉得是一个不错的体验优化,所以进行分享
  2. 仅供参考,不喜勿喷,共同进步!

Jupyter-AI优化主要包含以下方向(当前已实现):

  1. Jupyter-AI中 Chat 扩展和 NoteBook 的 Cell 工作去部分,使用的Language Model 和 Embedding Model 调用本地模型服务(如 Ollama 启动的大模型服务)
  2. Jupyterlab 中 Notebook 的 Cell 部分调用大模型服务增加流式输出
  3. Jupyter-ai 左侧 Chat 的/help 提示内容更换为中文
  4. Notebook 的 Cell 部分使用 Jupyter-ai每次都需要加载%load_ext jupyter_ai_magics初始化功能,当前已经内置到 ipython 中,直接调用魔法命令即可
  5. 具体使用见 Github 仓库内容
    Chat 部分展示
    Cell 中使用

Pandas-AI优化主要包含以下方向(当前已实现):

  1. Pandas-AI调用本地模型
在JupyterLab中集成本地AI编程助手:Jupyter AI、Ollama与Hugging Face的完美结合 Jupyter AI仍在积极开发中,因此某些功能可能会出现问题。截至撰写本文时,我已测试了该设置并确认其可用,但随着项目的发展,可能会有变化。此外,助手的性能取决于您选择的模型,因此请确保选择适合您用例的模型。 阅读详情

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