Chatbot-Benutzeroberfläche
Was ist Chatbot-Benutzeroberfläche?
Chatbot-Benutzeroberfläche ist eine Benutzeroberfläche, die für ChatGPT entwickelt wurde, einen KI-gesteuerten Chatbot, um seine Fähigkeiten und Benutzererfahrung zu verbessern.
Wie benutzt man Chatbot-Benutzeroberfläche?
Um die Chatbot-Benutzeroberfläche zu verwenden, müssen Sie sie einfach in Ihr bestehendes ChatGPT-System integrieren. Die Benutzeroberfläche bietet Ihnen eine intuitive Schnittstelle für die Interaktion mit dem Chatbot. Benutzer können Nachrichten senden, Antworten erhalten und nahtlos natürliche Sprachgespräche führen.
Chatbot-Benutzeroberfläche's Hauptmerkmale
Die Kernfunktionen der Chatbot-Benutzeroberfläche umfassen: - Intuitive Benutzeroberfläche für eine einfache Kommunikation mit dem KI-Chatbot - Nahtlose Integration in bestehende ChatGPT-Systeme - Reibungslose und natürliche Sprachverarbeitungsfähigkeiten - Verbesserte Benutzererfahrung mit verbesserten Interaktions- und Reaktionszeiten
Chatbot-Benutzeroberfläche's Anwendungsfälle
Die Chatbot-Benutzeroberfläche kann in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, darunter: - Kundensupport: Die Chatbot-Benutzeroberfläche kann bei der automatisierten Kundenbetreuung helfen und Benutzern schnelle und genaue Antworten liefern. - Virtuelle Assistenten: Benutzer können nahtlos mit auf ChatGPT basierenden virtuellen Assistenten über die intuitive Benutzeroberfläche interagieren. - Konversations-Schnittstellen: Die Chatbot-Benutzeroberfläche ermöglicht es Unternehmen, konversationsfähige Schnittstellen für Websites, Anwendungen und mehr zu erstellen.
Chatbot-Benutzeroberfläche Support-E-Mail & Kundendienstkontakt & Rückerstattungskontakt usw.
Weitere Informationen zu Kontakt finden Sie auf der Kontaktseite (https://twitter.com/mckaywrigley)
Chatbot-Benutzeroberfläche Unternehmen
Chatbot-Benutzeroberfläche Firmenname: Takeoff AI .
Weitere Informationen zu Chatbot-Benutzeroberfläche finden Sie auf der Über uns-Seite (https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui) .
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➡️ JSON Extraction Scripts and/or ADVANCED-inference Repo Access: https://trelis.com/enterprise-server-api-and-inference-guide/ ➡️ ADVANCED-fine-tuning Repo: https://trelis.com/advanced-fine-tuning-scripts/ ➡️ Trelis Function-calling Models: https://trelis.com/function-calling/ ➡️ One-click Fine-tuning & Inference Templates: https://github.com/TrelisResearch/one-click-llms/ ➡️ Trelis Newsletter: https://Trelis.Substack.com ➡️ Tip Jar and Discord: https://ko-fi.com/trelisresearch Affiliate Links (support the channel): - Vast AI - https://cloud.vast.ai/?ref_id=98762 - RunPod - https://tinyurl.com/4b6ecbbn Resources: - Slides: http://tinyurl.com/3m9ckm4s - One-click-llms: https://github.com/TrelisResearch/one-click-llms - Chat interfaces: chat.trelis.com or chatbotui.com Hat tip to Sagar Desai for his insights and help on this vid. Check out his blog on LLMs here: https://sdcodehub.github.io/ Chapters 0:00 Introduction to Data Extraction with Language Models 0:28 Overview of the Video 3:26 Challenges in Data Extraction 5:13 JSON Extraction and YAML Extraction 13:27 Practical Demonstration of Data Extraction Using Open Chat 31:44 Comparing GPT 4 and GPT 3.5 for data extraction 34:37 Comparing Performance of Different Models 40:34 Extracting Data from Long Contexts 51:53 Exploring the Cost of Different Data Extraction Approaches 55:43 Conclusion and Final Thoughts
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In this video, I will introduce you to three chatbot tools that I find handy. The first tool is labs.perplexity.ai, which allows you to chat with Llama models of different sizes. The second tool is chatbotui.com, a replica of OpenAI's chatbot that lets you set temperature and system prompts for more control over responses. Lastly, I will show you llama.cpp, a browser-based tool with a user-friendly interface and customizable system prompts. Links: - Llama Chatbot: labs.perplexity.ai - Web UI for OpenAI API keys: chatbotui.com - Run Llama on your computer: https://github.com/TrelisResearch/llamacpp-install-basics/blob/main/instructions.md - Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1u8x41Jx8WWtI-nzHOgqTxkS3Q_lcjaSX 00:00 Introduction 01:03 Tool 1: labs.proplexity.ai 01:29 Tool 2: chatbotui.com 03:40 Tool 3: llama CCP 06:34 Bonus: Chatting in a Jupyter Notebook Check out also Trelis' notebooks for fine-tuning and function calling: # 1. ADVANCED Fine-tuning Notebook This advanced script provides improved performance when training with small datasets: - Includes a prompt loss-mask for improved performance when structured responses are required. - Includes a stop token after responses - allowing the model to provide a short reponse (e.g. a function call) and then stop. - Request access here: https://buy.stripe.com/5kA5l69K52Hxf3a006. €14.99 (or $16.49) per seat/user. Access will be provided within 24 hours of purchase. # 2. Function Calling Dataset - Commercial dataset allowing language models to be fine-tuned for function calling. Get access here: https://huggingface.co/datasets/Trelis/function_calling_extended. - Created using only human input or Apache 2 licensed datasets (no third party commercial licensing limitations)