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RSS订阅原创 使用 Chainlit 在几分钟内构建 Python LLM 应用⚡️
Chainlet：简化 LLM 应用开发的利器这段文字介绍了一个名为 Chainlet 的开源 Python 包，它可以帮助开发者快速构建和分享基于大型语言模型（LLM）的应用程序。Chainlet 能够简化 LLM 应用的开发过程，并提供丰富的功能，例如：快速构建 LLM 应用： Chainlet 提供了简洁的 API，使开发者能够轻松地将 LLM 模型集成到自己的应用程序中。丰富的功能...
2024-08-20 15:27:54
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原创 使用 NVIDIA NIM 即刻部署生成式 AI 模型
NVIDIA NIMM 推出简易 AI 模型部署方案本视频介绍了 NVIDIA NIMM 推出的简易 AI 模型部署方案，该方案使用微服务技术，让部署生成式 AI 模型变得轻而易举。关键内容：NVIDIA NIMM 提供两种方式部署 AI 模型：NVIDIA 托管的 NIMM： 提供众多开源模型，用户可通过 API 访问。视频演示了如何使用 MetaLama370B Instruct 模...
2024-08-20 15:27:23
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原创 使用 Langchain、Cassandra、Astra DB 和向量数据库构建 PDF 文档问答 LLM 系统
视频摘要：使用LangChain和Cassandra DB构建PDF查询系统本视频将介绍如何使用LangChain和Cassandra数据库构建一个强大的PDF查询系统。核心技术：LangChain: 用于处理文本数据，提供强大的功能，例如读取PDF、文本分块、生成文本嵌入等。Cassandra DB: 使用Data Stacks平台创建的云端数据库，支持向量搜索，适合处理大规模文本数...
2024-08-20 15:22:35
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原创 关于 Open AI GPT-4o（Omni）模型的你需要知道的一切，附带实时演示
这段文字介绍了 OpenAI 推出的最新模型 GPT-4O，它能够实时处理音频、视觉和文本信息。视频展示了 GPT-4O 的实时演示，其中一个 OpenAI 员工身穿 OpenAI 的连帽衫，GPT-4O 通过识别视频画面中的元素，推断出该员工可能正在录制视频或直播。GPT-4O 随后宣布自己就是此次发布的主角，展现了其强大的推理和理解能力。这段文字强调了 GPT-4O 的创新性，它突破了传统 ...
2024-08-20 15:22:03
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原创 使用 Mito 更快地生成 Python ⭐ ⭐ ⭐ ⭐
Mito Sheet：Python 数据分析利器这段文字介绍了 Mito Sheet，一个以电子表格形式操作 Python 数据的库，旨在帮助用户更快速、更直观地进行数据分析。视频由 Mito 的开发者 Jake 制作，讲解了 Mito Sheet 的基本功能和使用方法。Mito Sheet 的特点：直观的电子表格界面： 提供类似 Excel 的界面，让用户可以更直观地操作数据。自动生成...
2024-08-20 15:21:31
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原创 使用 Gradio 比较迁移学习模型
这段文字主要介绍了如何使用 Gradio 库来创建交互式机器学习模型界面，并以图像分类为例，展示了如何使用迁移学习技术（Inception V3 和 MobileNet）来比较不同模型的性能。具体内容如下：Gradio 库介绍： Gradio 库可以帮助开发者创建交互式机器学习模型界面，无需编写 HTML 代码。这对于快速原型开发 (POC) 非常有用。迁移学习技术： 本例中使用 Ince...
2024-08-20 15:20:59
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原创 20+ 个来自 5 个领域的数据科学项目想法
这段文字是来自一个数据科学领域博主 Krish 的视频介绍。Krish 在视频中介绍了 20 多个来自 5 个不同领域的数据科学项目创意，旨在帮助学习数据科学的初学者和专业人士找到实践项目。视频内容包括：项目来源: Krish 收到许多数据科学学习者关于寻找项目实践的提问，因此制作了这个视频系列，计划涵盖 10 个不同领域。项目类型: 视频中首先介绍了物流领域的数据科学项目，包括需求预测、...
2024-08-20 15:20:28
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原创 完整的 MLOPS 平台，用于在 PostgresML 中构建大型语言模型应用程序 - 将机器学习代码带入您的数据库。...
Postgres ML: 在数据库中构建AI应用的革命本视频介绍了 Postgres ML，一个在 Postgres 数据库中构建 AI 应用的平台。视频作者 Krish Naik 将演示如何使用 Postgres ML 创建各种 AI 应用，包括文本生成、翻译、分类、机器学习模型、深度学习模型以及大语言模型 (LLM) 应用。以下是视频的主要内容：什么是 Postgres ML？ Pos...
2024-08-20 15:18:49
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原创 使用 OpenAI API 教程 #2：函数调用的力量
这段文字介绍了 OpenAI API 中一项名为“函数调用”的功能。主要内容：背景: 讲解者已经完成 OpenAI API 的聊天完成和文本完成 API 的教程，现在开始讲解函数调用功能。函数调用的作用: 函数调用可以让 OpenAI API 与第三方 API 或数据库进行交互，从而实现更复杂的功能，例如从天气 API 获取特定城市的天气信息。工作原理: 当用户向 OpenAI API ...
2024-08-20 15:17:46
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原创 统计学中P值是什么？简单来说，它是什么？
P值详解：以空格键为例这段视频以空格键为例，用通俗易懂的方式解释了P值的含义。核心概念：P值代表的是在假设原假设为真的情况下，观察到当前结果或更极端结果的概率。举例来说，如果P值为0.01，意味着如果重复实验100次，只有1次会得到当前结果或更极端的结果。P值越大，表示观察结果越有可能在原假设下出现，原假设越有可能成立。P值越小，表示观察结果越不可能在原假设下出现，原假设越有可能被拒...
2024-08-20 15:17:12
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原创 使用 AutoScrapper 自动抓取亚马逊电商网站
这段文字介绍了如何使用 autoscrapper 库进行自动化网页抓取，以从电商网站（如 Amazon 和 Flipkart）获取产品信息。主要内容:介绍 autoscrapper 库: autoscrapper 是一个用于 Python 的智能、自动化、快速且轻量级的网页抓取库，可以帮助用户轻松地从网页中提取所需数据。抓取 Amazon 产品信息: 视频演示了如何使用 autoscr...
2024-08-20 15:16:41
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原创 第 5 部分 - 在 Android 应用中使用 Google ML Kit 创建图像分类
Android 图片分类教程摘要本教程介绍如何在 Android Studio 中使用 MLKit 库进行图像分类。教程分为以下步骤：1. 添加 MLKit 库:在 Android Studio 项目的 build.gradle 文件中添加 MLKit 库依赖：com.google.mlkit:image-labeling:17.0.5。点击 Sync Now 使库与项目同步。2. ...
2024-08-20 15:16:07
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原创 使用Mito自动执行数据清洗和数据分析
这段文字介绍了如何使用 Mito 工具进行自动化数据清洗和数据分析。Mito 的优势：Mito 是一款将电子表格与 Python 代码结合的工具，它提供了一个直观的界面，可以帮助用户自动化数据清洗和探索性数据分析。在 Mito 中，用户可以对数据进行编辑和操作，而 Mito 会自动生成相应的 Python 代码，方便用户进行代码复用和进一步分析。视频内容概述：视频演示了如何使用 M...
2024-08-20 15:15:36
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原创 教程 5 - 主键、外键、检查和默认约束 - MySQL 完整播放列表
这段文字主要介绍了 SQL 约束的概念以及如何使用约束来确保数据库数据的准确性和可靠性。内容摘要：SQL 约束概述: 约束是用于定义数据库表记录规则的机制，可以限制数据类型，确保数据的准确性，并在违反约束时阻止操作。约束类型: 视频主要介绍了主键、外键、检查约束和默认约束。主键: 主键用于唯一标识表中的每条记录，确保数据的一致性和完整性。创建主键: 视频演示了如何使用 CREATE ...
2024-08-20 15:15:03
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原创 从 12 年级商业到机器学习工程师的转型故事 - 伊扎姆的故事
从12年级到机器学习工程师：Isam的转型故事Isam是一位年轻的机器学习工程师，他分享了自己从12年级毕业后快速转型成为机器学习工程师的经历。Isam在10年级时接触到电脑，开始探索网页开发和应用程序开发。在接触机器学习后，他被预测未来的可能性所吸引，并开始自学。他通过观看YouTube视频，学习了机器学习的基础知识，并逐渐深入到深度学习领域。Isam在两年时间里，通过自学和项目实践，积累...
2024-08-20 15:14:32
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原创 使用 Mito 编辑电子表格生成 Python 代码
METO 库简介：轻松处理电子表格的利器这段视频介绍了名为 METO 的库，它能够以一种非常便捷的方式帮助用户处理电子表格，特别适合那些精通 Excel 或电子表格操作的用户。使用方法：获取 METO： 可以通过提供邮箱地址获取 METO 的链接，链接中包含一个预装了 METO 的 Jupyter Lab 环境。本地使用： 用户也可以在自己的本地 Jupyter 环境中使用 METO。视...
2024-08-20 15:13:57
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原创 数据科学工作申请中最常见的错误
这篇文章主要讲述了如何利用LinkedIn平台寻找数据科学相关工作，并着重强调了避免常见错误的重要性。作者从自身经验出发，结合多个数据科学从业者的访谈，总结出以下关键信息：1. LinkedIn是数据科学求职的重要平台： 作者指出，超过80%的数据科学从业者通过LinkedIn获得工作机会，因此建议求职者重视LinkedIn平台。2. 避免常见错误： 作者强调了求职者在使用LinkedIn寻找...
2024-08-20 15:13:26
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原创 Ollama - 本地运行大型语言模型 - 在本地运行 Llama 2、Code Llama 和其他模型
Olama: 轻松运行开源大型语言模型Olama 是一款能够在本地系统中运行各种开源大型语言模型的工具。它对于想要快速尝试不同模型以找到适合自己用例的开发者来说非常有用。Olama 的使用非常简单，类似于使用 ChatGPT，并且支持 Mac OS、Linux 和 Windows 系统。安装步骤:从 Olama 网站下载对应操作系统的安装包。双击运行安装包，完成安装。安装完成后，Ola...
2024-08-20 15:10:10
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原创 2021年数据科学完整路线图
本视频将详细介绍2021年成为数据科学家的完整路线图。视频作者每年都会制作类似的视频，今年还将加入一些更新，这些更新来自最近成功转型为数据科学家的专业人士。视频将深入探讨他们的路线图，并鼓励观众观看至结束并分享视频。视频首先介绍了数据科学家的定义、数据科学项目的生命周期以及数据科学家的工作内容。接着，视频解释了人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和数据科学之间的区别。视...
2024-08-20 15:09:34
258
原创 人工智能工程师 - 他们做什么？
AI工程师：职责、发展路线和简历技巧视频作者Krish Naik介绍了AI工程师这一热门职业，并计划通过三集视频帮助观众了解AI工程师的职责、发展路线和简历技巧。第一集：AI工程师做什么？Krish Naik将结合自身在Panasonic和Honeywell的经验，详细介绍AI工程师的具体工作内容。他指出，AI工程师的角色在不同公司可能有所重叠，例如在初创公司和一些公司中，AI工程师可能需要...
2024-08-20 15:09:02
382
原创 你是否在拖延学习数据科学？
这段文字主要讲述了拖延症对学习数据科学的影响，并以作者与一位订阅者的真实经历为例进行说明。作者首先解释了拖延症的含义，即由于各种非必要原因而推迟工作，将原本计划今天完成的任务推迟到明天。作者强调拖延症不仅会影响学习，也会影响任何工作，并会导致效率低下。接着，作者分享了与一位订阅者的故事。这位订阅者原本计划学习数据科学，但由于拖延症，他一直没有开始学习。他一直寻找各种认证、计划和结构，却忽略了作...
2024-08-20 15:07:57
115
原创 终于获得了 Github Codespace 访问权限 - 在云端以秒为单位部署、调试和测试您的应用程序...
GitHub 代码空间：云端开发环境的利器这段文字主要介绍了 GitHub 代码空间，并展示了它如何帮助开发者在云端进行项目开发、调试和部署。主要内容包括：概述： GitHub 代码空间是一个强大的云端开发环境，可以帮助开发者在云端创建、运行和调试应用程序，无需本地配置。功能： 视频作者介绍了 GitHub 代码空间的几个关键功能：创建云端环境： 可以轻松创建与本地环境一致的云端环境...
2024-08-20 15:07:23
380
原创 实时图像分割和目标检测，使用 PixelLib 从实时视频流中进行。
这段文字是一个视频的摘要，主要介绍了如何使用 PixelLib 库从网络摄像头实时视频流中进行图像分割和目标检测。视频作者首先回顾了之前使用 PixelLib 库进行图像分割和目标检测的教程，并展示了该方法可以从静态图像中识别物体并进行分割。随后，作者介绍了本视频的重点：将该技术应用于实时视频流，并展示了从网络摄像头实时视频流中进行图像分割和目标检测的效果。视频作者还宣传了两个由 I Neur...
2024-08-20 15:06:17
147
原创 完整的机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉项目指南，附带免费视频和资料...
这段文字是一个数据科学博主发布的视频内容摘要，主要介绍了博主准备的免费数据科学项目资源库。内容概要：目标： 帮助数据科学爱好者通过完成项目提升技能，并顺利通过面试。资源库内容： 包含50多个端到端数据科学项目，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。项目特点： 每个项目都包含完整的代码、视频教程和相关资料，并使用MLOps工具（如DVC、Bento ML）以及云平台（...
2024-08-20 15:05:45
193
原创 Gradio 库 - 为你的机器学习模型构建界面
Gradio 库：快速创建机器学习模型界面这段文字介绍了 Gradio 库，它是一个用于快速创建机器学习模型界面的工具。作者通过一个简单的例子演示了如何使用 Gradio 创建一个文本输入、文本输出的界面，并解释了 Gradio 的基本功能和优势。主要内容:Gradio 库介绍: Gradio 帮助用户快速创建机器学习模型的界面，无需等待 UI 开发人员。适用场景: 适用于快速测试和...
2024-08-20 15:05:11
288
原创 适合求职的优秀数据科学项目是什么？
这段文字来自一位数据科学领域博主的视频内容，他主要讨论了如何打造一个能给面试官留下深刻印象的数据科学项目。视频中，他强调了以下几个关键点：1. 模块化编码：传统的 Jupyter Notebook 已经不再足够，现在需要使用模块化编码来提高代码可读性和可维护性。通过 Python 的类、数据抽象和封装等特性，可以实现代码复用，使得项目结构更加清晰。模块化编码能使代码松耦合，提高代码的可移...
2024-08-20 15:04:40
213
原创 如何从我的频道开始学习数据科学 - 按照此播放列表顺序
这段文字主要介绍了学习机器学习所需的三个重要步骤：第一步：精通Python编程语言作者推荐学习其完整的Python播放列表，包含50多个视频，涵盖从基础语法到数据结构、函数、库、面向对象编程、异常处理、装饰器等高级主题，以及一些项目实战。第二步：学习机器学习作者推荐学习其机器学习播放列表，包含146个视频，其中前28个视频与Python相关，从第29个视频开始才是真正的机器学习内容。...
2024-08-20 15:04:08
161
原创 为什么人工智能是下一个全民热潮？
印度AI崛起：未来机遇与挑战这段文字主要阐述了印度在人工智能领域即将迎来快速发展的趋势，并分析了其带来的机遇和挑战。主要观点:印度IT人才将引领AI浪潮: NVIDIA CEO Jensen 认为印度IT人才将在AI领域创造价值，并引领行业发展。印度政府和企业加大投资: 印度政府推行半导体芯片制造计划，并吸引了像OpenAI这样的公司进行研究投资。AI将提升效率而非取代工作: 作者认...
2024-08-20 15:03:36
263
原创 1 位 LLM 时代 - 所有大型语言模型都在 1.58 位内
一比特LLM：数据科学与生成式AI的新突破本视频介绍了一篇关于“一比特LLM”的研究论文，并解释了这种新技术相较于传统32位或16位LLM模型的优势。主要内容：背景介绍: 视频开始介绍了当前数据科学和生成式AI领域的研究热潮，并强调了LLM模型在这一领域的重要性。研究论文: 视频重点介绍了一篇名为“一比特LLM时代”的研究论文，并解释了“一比特LLM”的概念。量化技术: 视频回顾了之前...
2024-08-20 15:03:03
309
原创 端到端文本到SQL LLM 应用程序，以及使用 Google Gemini Pro 查询 SQL 数据库
这段文字介绍了一个使用 Google Gemini Pro 构建的 LLM 项目，该项目旨在将文本转换为 SQL 查询并从 SQL 数据库中检索数据。视频演示了该项目的实际应用：用户可以通过输入自然语言文本，例如 告诉我所有学生的姓名 或 告诉我所有成绩大于 85 的学生姓名，来查询数据库，并获得相应的 SQL 查询结果。该项目将从头开始进行构建，视频将详细讲解每个步骤，包括创建虚拟环境、安装...
2024-08-20 15:02:32
160
原创 2024年完整数据科学和生成式人工智能播放列表，包含免费视频和资料
该段文字来自一位数据科学领域YouTube博主的视频，他介绍了其YouTube频道内容和资源。主要内容：该博主在YouTube频道上发布了超过1900个视频，涵盖数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理以及近年新加入的性别化的VI相关内容。博主每年都会制作数据科学家、数据分析师、性别化的VI角色、大数据工程师等职业路线图视频。博主还定期更新所有视频的播放列表，方便用户学习和复习，所有内...
2024-08-20 15:01:27
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原创 Docker 入门 - 一段视频涵盖所有基础命令
从 Docker Hub 拉取镜像并运行容器的详细步骤这段文字介绍了如何从 Docker Hub 拉取镜像并将其在本地机器上运行为容器。主要步骤:访问 Docker Hub: 在网页浏览器中访问 Docker Hub 网站。无需登录即可搜索公开镜像。搜索镜像: 搜索目标镜像，例如 getting started。选择官方的 Docker 镜像，它拥有超过 1000 万次下载，适合入门学习...
2024-08-20 14:58:43
277
原创 2024 年的就业市场怎么样？
视频摘要：2024 年就业市场趋势及 AI 重要性视频作者将在几天内发布新的视频系列，视频内容聚焦于 2024 年及未来五年就业市场趋势。作者在过去两个半月里对市场进行了深入研究，并将在视频中分享他的见解和建议。视频将涵盖以下关键内容：2024 年就业市场竞争激烈，需要更高的创新和创造力。AI 将成为未来五年的主导力量，所有行业都将需要 AI 相关技能。无论选择哪个职业方向，都应该学习...
2024-08-20 14:58:12
124
原创 完整统计指南，包含用例和场景式面试题及解答
该视频是数据科学博主Krish为准备数据分析师和数据科学家面试而制作的。他强调了统计学在面试中的重要性，并表示许多面试官会通过场景化问题来考察求职者的统计学基础知识和实际应用能力。Krish 针对这一需求，制作了超过50个场景化统计学问题，涵盖了从基础到高级的各种案例。他建议观众先尝试独立解答这些问题，并强调其统计学学习资源已足够应对大多数面试问题。他同时提供Python代码解决方案，并分享了其...
2024-08-20 14:54:26
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原创 教程 9 - MySQL 存储过程 - MySQL 完整播放列表
MySQL 存储过程概述及创建示例本文介绍了 MySQL 存储过程的概念及其创建方法。存储过程 是一种预编译的 SQL 语句集合，可以被重复调用。它可以接收参数，并返回结果。使用存储过程可以提高代码可重用性，减少代码冗余，并提升执行效率。创建存储过程的步骤：定义存储过程： 使用 CREATE PROCEDURE 语句定义存储过程，并指定存储过程名称。编写 SQL 语句： 在存储过程定义...
2024-08-20 14:53:53
266
原创 使用 Flask Web 框架的网络摄像头视频流
这段文字是关于使用 Flask 框架进行视频流传输的教程。作者介绍了如何使用 OpenCV 库从摄像头获取视频流并在网页上显示。首先，作者介绍了视频流传输的背景和目的，并说明了这是很多用户提出的问题。他承诺会从头开始编写代码，并一步一步地讲解。接下来，作者介绍了必要的库，包括 Flask、render_template 和 OpenCV。他提醒用户如果还没有安装 OpenCV，可以使用 pip...
2024-08-20 14:53:21
258
原创 原始对话-机器学习工程师做什么？
机器学习工程师在创业公司中的角色：从数据科学家到ML工程师这段文字主要讨论了数据科学家和机器学习工程师在创业公司中的角色区别，并以INEON.AI网站的推荐系统为例，阐述了机器学习工程师的具体工作内容。1. 数据科学家在创业公司中的工作范围:数据科学家在创业公司中往往承担着多重角色，包括数据分析、模型训练、部署等。由于资源有限，创业公司通常没有专门的机器学习工程师，数据科学家需要负责整个...
2024-08-20 14:52:48
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原创 你能解决这些数据科学应用案例吗？
视频作者 Proshnak 在视频中分享了他作为机器学习工程师的两个项目案例，并向观众抛出问题，希望他们能够尝试解决。第一个项目案例：背景：保险网站使用基于规则的系统推荐产品，例如根据年龄、性别和收入来推荐产品。问题：如何将基于规则的推荐系统转换为推荐系统？要求：观众可以考虑任何数据、参数或属性，并写下他们的解决方案。第二个项目案例：背景：食品加工公司需要提前采购原材料，而原材料...
2024-08-20 14:52:14
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原创 数据科学模拟面试 iNeuron FSDS 批次，附反馈
这位求职者主要在RPA领域工作，专注于将RPA与AI整合。他在公司担任合作伙伴赋能团队成员，负责向合作伙伴介绍RPA产品及其应用，帮助他们为客户提供服务。他在公司内部构建了一些概念验证（POC），虽然没有完整的项目所有权，但积累了相关经验。他目前正在进行一个尚未完成的项目，旨在构建一个完整且直观的管道。该项目的目标是利用信息安全背景，结合当前社会工程攻击的普遍性，预测用户访问的网站是否为钓鱼网站...
2024-08-20 14:51:43
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原创 使用 Langchain 和 Google Gemini Pro 与多个 PDF 文档聊天 #genai #googlegemini
这段文字介绍了一个使用 Google Gemini、LangChain 和向量嵌入技术构建的项目，该项目能够实现与多个 PDF 文档进行对话的功能。项目主要功能：使用 Google Gemini 作为对话引擎。利用 LangChain 集成 Google Gemini Pro，并探索其在开发应用方面的潜力。采用向量嵌入技术将 PDF 文档转换为向量，并存储在数据库中。允许用户上传多个 ...
2024-08-20 14:51:12
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