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從自動化日常任務(wù)到預(yù)測復(fù)雜模式，人工智能正在重塑行業(yè)并重新定義可能性。

當(dāng)我們站在這場人工智能革命中時，我們必須了解它的潛力并將其整合到我們的日常工作流程中。

然而。。。我知道開始使用這些新技術(shù)可能會讓人不知所措。

因此，如果您想知道如何開始使用 AI，尤其是像 ChatGPT 這樣的模型......

今天，我?guī)砹艘惶?個項目，從頭開始學(xué)習(xí)如何處理它。

讓我們一起發(fā)現(xiàn)它們！????

1. 使用 OpenAI API 生成語言翻譯器

LLM具有廣泛的應(yīng)用。最有用?—?也是最容易應(yīng)用?—?之一恰恰是它從任何語言翻譯成任何其他語言的能力。

在Kaushal Trivedi的教程中使用OpenAI ChatGPT API構(gòu)建多語言翻譯工具中，將引導(dǎo)讀者通過其API使用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型創(chuàng)建AI驅(qū)動的翻譯應(yīng)用程序。

該過程涉及以下步驟：

1. 設(shè)置 OpenAI API 憑據(jù)。
2. 使用 Python 和 OpenAI API 定義翻譯函數(shù)。
3. 測試函數(shù)。
4. 使用 Python 的 Tkinter 庫創(chuàng)建用戶界面。
5. 測試用戶界面。

關(guān)鍵的教訓(xùn)是 GPT-3.5 聊天 API 在構(gòu)建強大的 AI 驅(qū)動工具方面的潛力。在本例中，用于創(chuàng)建翻譯工具。

2. 使用 ChatGPT 為您的企業(yè)構(gòu)建情感分析 AI 系統(tǒng)

LLM的另一個常見應(yīng)用是處理大量文本。想象一下，您經(jīng)營的電子商務(wù)每天收到數(shù)千條評論?—?您可以利用人工智能工具來處理它們。

這正是Courtlin Holt-Nguyen在他的教程Sentiment Analysis with ChatGPT，OpenAI和Python中向我們展示的內(nèi)容?—?使用 ChatGPT 為您的企業(yè)構(gòu)建情感分析 AI 系統(tǒng)。?他在Google Colab上執(zhí)行了整個教程，并試圖強調(diào)ChatGPT在處理各種NLP任務(wù)方面的多功能性，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對有效分析的重要性，以及ChatGPT推理和解釋其響應(yīng)的能力。

以下是關(guān)鍵步驟：

1. 描述要使用的數(shù)據(jù)集。您可以使用他的數(shù)據(jù)集或選擇您喜歡的任何其他數(shù)據(jù)集。
2. 介紹 OpenAI API。
3. 在Google Colab中安裝所需的庫，并開始使用ChatGPT OpenAI API進(jìn)行情感分析。
4. 處理評論的 GPT 模型的具體應(yīng)用。

可以利用 ChatGPT 強大的 AI 功能進(jìn)行全面的情緒分析、總結(jié)和來自客戶評論的可操作見解。

3. 語言鏈和OpenAI的基本用法

上個月，我寫了一篇易于理解的LangChain基本介紹，名為Transforming AI with LangChain： A Text Data Game Changer，這是一個Python庫，旨在最大限度地發(fā)揮大型語言模型在文本數(shù)據(jù)處理方面的潛力。

LangChain在處理大型文本數(shù)據(jù)時的多功能性及其提供結(jié)構(gòu)化輸出的能力使其成為處理LLM和創(chuàng)建真實工具最常用的Python庫之一。

本教程介紹了此庫的兩個簡單用例，可以應(yīng)用于多個應(yīng)用程序。

1. 綜述：

• 短文本摘要：使用 LangChain 和 ChatGPT 來總結(jié)短文本。
• 長文本摘要：通過將較長的文本拆分為較小的塊并匯總每個塊來處理較長的文本。

1. 萃?。?/li>

• 提取特定單詞：識別文本中的特定單詞。
• 使用 LangChain 的響應(yīng)模式：將 LLM 的輸出結(jié)構(gòu)化為 Python 對象。

LangChain為文本摘要和提取提供了一個強大的框架，簡化了自然語言處理應(yīng)用程序的過程。

4. 自動化與 LangChain 和 ChatGPT 的 PDF 交互

在上一個教程之后，有一篇更高級的文章介紹了如何使用 OpenAI 的 GPT 模型攝取 PDF 并與之交互。

Lucas Soares 在他的教程中向我們展示了如何利用 ChatGPT 和?LangChain 與 LangChain 和 LangChain 框架進(jìn)行 PDF 交互。該過程分為三個主要步驟：

1. 加載文檔。
2. 生成嵌入并對內(nèi)容進(jìn)行矢量化處理。
3. 查詢 PDF 以獲取特定信息。

這種方法允許用戶直接向 PDF 提問，從而簡化了信息檢索。您可以關(guān)注他的書面文章或觀看他的YouTube頻道。隨心所欲！

關(guān)鍵的教訓(xùn)是人工智能在簡化與傳統(tǒng)靜態(tài)文檔的交互方面的潛力，使數(shù)據(jù)訪問更加動態(tài)和直觀。

5. 使用 ChatGPT 構(gòu)建簡歷解析器

Reo Ogusu帶來了一個易于遵循的項目，最終使用OpenAI API和LangChain的簡歷解析器。在教程中使用 GPT 將非結(jié)構(gòu)化文檔轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化格式：構(gòu)建簡歷解析器中，他演示了如何使用?GPT 將非結(jié)構(gòu)化文檔（特別是簡歷）轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化的 YAML 格式。

以下是關(guān)鍵步驟：

1. 使用 PyPDF2 庫從 PDF 中提取文本。
2. 利用社區(qū)驅(qū)動的框架 LangChain 來簡化語言模型驅(qū)動的應(yīng)用程序的開發(fā)。
3. 定義用于結(jié)構(gòu)化簡歷數(shù)據(jù)的 YAML 模板。
4. 使用 LangChain 調(diào)用 OpenAI API 來指示 GPT 根據(jù) YAML 模板格式化數(shù)據(jù)。

GPT 被證明是將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化格式的強大工具，為各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換應(yīng)用提供了潛力。

6. 使用 OpenAI API 生成一個簡單的聊天機(jī)器人

要生成一個簡單的聊天機(jī)器人，我們可以按照Avra教程，名為如何使用ChatGPT API和Python中的會話內(nèi)存構(gòu)建聊天機(jī)器人，他解釋了如何使用ChatGPT API和GPT-3.5-Turbo模型構(gòu)建聊天機(jī)器人實現(xiàn)。

它集成了LangChain AI的ConversationChain內(nèi)存模塊，并具有Streamlit前端。

文章強調(diào)了會話記憶在聊天機(jī)器人中的重要性，強調(diào)傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人是無狀態(tài)的，缺乏記住過去交互的能力。

通過整合記憶，聊天機(jī)器人可以提供更加無縫和自然的對話體驗，類似于類似人類的交互。

關(guān)鍵要點是上下文保留在增強聊天機(jī)器人與人類溝通方面的重要性。

7. 使用 ChatGPT 的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)項目

作為最后一個項目，我?guī)砹艘粋€非常有趣的數(shù)據(jù)科學(xué)教程，它直接使用 ChatGPT 接口。

Abid Ali Awan 通過他的教程?A Guide to Use ChatGPT for Data Science Projects 教我們?nèi)绾螌?ChatGPT?集成到數(shù)據(jù)科學(xué)項目的各個階段。它展示了ChatGPT在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的力量。

從項目規(guī)劃和探索性數(shù)據(jù)分析到特征工程、模型選擇和部署，ChatGPT 可以在每一步提供幫助。

最終產(chǎn)品？

用于貸款審批分類的全功能網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序！

本教程涵蓋：

1. 項目規(guī)劃：?與 ChatGPT 合作以概述項目。
2. 探索性數(shù)據(jù)分析 （EDA）：利用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化和理解。
3. 特征工程：通過創(chuàng)建新要素來增強數(shù)據(jù)。
4. 預(yù)處理：?清理數(shù)據(jù)、處理類不平衡和縮放功能。
5. 型號選擇：?訓(xùn)練各種模型并評估其性能。
6. 超參數(shù)調(diào)優(yōu)：優(yōu)化所選模型。
7. 網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用創(chuàng)建：?為貸款數(shù)據(jù)分類器設(shè)計基于 Gradio 的 Web 應(yīng)用程序。
8. 部署：?在擁抱面部空間上啟動應(yīng)用程序。

本教程強調(diào)了 ChatGPT 在自動化和增強各種數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)方面的強大功能，尤其是在項目規(guī)劃和代碼生成方面。

關(guān)鍵的一點是像ChatGPT這樣的人工智能工具與人類專業(yè)知識之間的協(xié)同作用，兩者相輔相成，以達(dá)到最佳結(jié)果。

結(jié)語

上述項目只是 ChatGPT 潛力的冰山一角。

開源社區(qū)正在積極努力開發(fā)新工具并改進(jìn)現(xiàn)有工具，這些工具可以幫助您制作您能想到的任何內(nèi)容。LangChain只是眾多例子之一。

這就是為什么無論您是 ChatGPT 的學(xué)習(xí)者還是高級專業(yè)人士，請始終記住，在 AI 世界中，唯一的限制就是您的想象力！

那么，為什么要等待呢？

潛入，進(jìn)行實驗，讓生成式AI模型的世界打開無限可能性的大門！

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