Rzuć sobie okiem na pliki: github.com/iceener/rag Mam już 50%+ treści gotowej do drugiej edycji. Jeśli odczytanie np. github.com/iceener/rag/blob/main/01_hello.ts będzie dla Ciebie w porządku, to w szkoleniu będziesz mieć do tego jeszcze rozszerzony opis. Moim zdaniem powinieneś na luzie dać sobie radę, bo skupiamy się na koncepcjach, które można przełożyć na inne języki. W przypadku Pythona masz jeszcze do dyspozycji znacznie bardziej rozbudowaną wersję LangChain oraz LLamaIndex (nie będziemy go omawiać). Zasadniczo układam materiał tak, aby każdy, niezależnie od technologii mógł swobodnie przez niego przejść.
Kod jak kod, gdyby nie klamerki nie widzę różnicy pomiędzy Python - bardzo ogólnie mówiąc, bo różnice są. Dzięki! Zastanawiam się, jak chcecie podejść do LLAMA bez użycia Python'a?
PS. I druga moja obiekcja to czy np. z komputerem bez rozszerzonej grafiki będę mógł wykonać wszystkie zadania, bo próbowałem na własną rękę odpalić LLAAMA-2 natomiast większość modeli wymagało ogromnych pokładów hardware
Faktycznie, to doprecyzuję: - przewodnim językiem jest JavaScript, ale rzeczywiście tam gdzie jest to niezbędne mogą pojawić się elementy Python lub nawiązania do niego - LLaMA dokładnie ze wskazanego przez Ciebie powodu nie będzie tematem głównym bo nie możemy wymagać ani posiadania sprzętu ani wynajmowania (aczkolwiek ten wątek się pojawi) - nasza główna uwaga będzie skupiona na OpenAI ale jest też materiał o modelach i narzędziach OpenSource, chociażby w kontekście embeddingu i baz wektorowych
Co za trio! Dzięki za konkretną dawkę wiedzy!
Dzięki za live, dzięki też za udostępnienie repozytorium z live. :)
Dzięki! 👊😁
toż to webinar o AI dla Frontendowców!
Jest jeszcze gdzieś link do repo?
Jasne, łap: github.com/iceener/rag
Nieźle
Hej! Czy mógłbyś podesłać link do diskorda langchaina, o którym mówiłeś? Nie jestem w stanie nic znaleźć na ten temat w google.
Jasne, tutaj: discord.gg/cU2adEyC7w
Link jest w stopce na stronie js.langchain.com
@@overment Super, dzięki ;)
Jest szansa, że kod będzie w Python - bo jednak rzuci się okiem i wiadomo co w kodzie się dzieje. W inne języki trzeba się wczytywać
Rzuć sobie okiem na pliki: github.com/iceener/rag
Mam już 50%+ treści gotowej do drugiej edycji. Jeśli odczytanie np.
github.com/iceener/rag/blob/main/01_hello.ts
będzie dla Ciebie w porządku, to w szkoleniu będziesz mieć do tego jeszcze rozszerzony opis.
Moim zdaniem powinieneś na luzie dać sobie radę, bo skupiamy się na koncepcjach, które można przełożyć na inne języki. W przypadku Pythona masz jeszcze do dyspozycji znacznie bardziej rozbudowaną wersję LangChain oraz LLamaIndex (nie będziemy go omawiać).
Zasadniczo układam materiał tak, aby każdy, niezależnie od technologii mógł swobodnie przez niego przejść.
Kod jak kod, gdyby nie klamerki nie widzę różnicy pomiędzy Python - bardzo ogólnie mówiąc, bo różnice są. Dzięki! Zastanawiam się, jak chcecie podejść do LLAMA bez użycia Python'a?
PS. I druga moja obiekcja to czy np. z komputerem bez rozszerzonej grafiki będę mógł wykonać wszystkie zadania, bo próbowałem na własną rękę odpalić LLAAMA-2 natomiast większość modeli wymagało ogromnych pokładów hardware
Faktycznie, to doprecyzuję:
- przewodnim językiem jest JavaScript, ale rzeczywiście tam gdzie jest to niezbędne mogą pojawić się elementy Python lub nawiązania do niego
- LLaMA dokładnie ze wskazanego przez Ciebie powodu nie będzie tematem głównym bo nie możemy wymagać ani posiadania sprzętu ani wynajmowania (aczkolwiek ten wątek się pojawi)
- nasza główna uwaga będzie skupiona na OpenAI ale jest też materiał o modelach i narzędziach OpenSource, chociażby w kontekście embeddingu i baz wektorowych