Comment créer votre propre application GPT avec Lenchain ?

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Comment créer votre propre application GPT avec Lenchain ?

Table of Contents

  1. Introduction
  2. Qu'est-ce que l'IA générative ?
  3. Présentation de Lenchain
  4. Pourquoi avons-nous besoin de Lenchain ?
  5. Comment fonctionne Lenchain ?
  6. Utiliser Lenchain pour interroger des données tabulaires
  7. Utilisation de Lenchain pour comprendre le code
  8. Interagir avec des API à l'Aide de Lenchain
  9. La summarisation avec Lenchain
  10. Création d'une application Full Stack avec Lenchain

Introduction 📚

Bienvenue dans cet article où nous allons discuter de la création d'une application basée sur l'intelligence artificielle générative à l'aide de Lenchain. Dans la première partie, nous allons comprendre ce qu'est l'IA générative et dans la deuxième partie, nous nous plongerons dans les détails de Lenchain, un framework puissant pour travailler avec de grands modèles de langage. Nous découvrirons comment utiliser Lenchain pour interroger des données tabulaires, comprendre du code, interagir avec des API et même générer des résumés de texte. Enfin, nous explorerons la création d'une application Full Stack en combinant Lenchain, l'API GPT-3 et Streamlit.

Qu'est-ce que l'IA générative ? 💡

L'IA générative est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de modèles capables de générer du contenu original en se basant sur de nouvelles données. Elle implique l'entraînement sur de grands ensembles de données pour apprendre les Patterns et les structures. L'IA générative peut être appliquée dans divers domaines tels que la génération d'images, de vidéos, de musique et de texte.

Présentation de Lenchain 🔗

Lenchain est un outil puissant qui nous permet de travailler avec de grands modèles de langage. Il est conçu pour aider à construire des applications basées sur ces modèles, tout en leur permettant d'être spécifiques à un domaine particulier. Lenchain propose des fonctionnalités telles que la recherche basée sur les données, la connexion aux bases de données et d'autres outils de calcul. Il nous permet de créer des flux de travail séquentiels en chaînant des outils les uns aux autres. De plus, Lenchain peut être utilisé avec différents modèles de langage, offrant ainsi une flexibilité pour le futur.

Pourquoi avons-nous besoin de Lenchain ? ❓

Les modèles de langage peuvent être extrêmement puissants, mais ils ne sont pas spécifiques à un domaine particulier. C'est là qu'intervient Lenchain. En utilisant Lenchain, nous pouvons combiner nos propres données avec des modèles de langage pré-entraînés pour créer des applications personnalisées adaptées à nos besoins spécifiques. De plus, Lenchain facilite l'intégration et la communication avec ces modèles de langage, tels que GPT-3 de OpenAI, ainsi qu'avec d'autres outils tels que la recherche basée sur les données et les bases de données.

Comment fonctionne Lenchain ? 🧩

Le fonctionnement de Lenchain peut être résumé en quelques étapes clés. Tout d'abord, nous prétraitons nos données pour les mettre dans un format compréhensible par le modèle de langage. Ensuite, nous utilisons une technique appelée "embedding" pour convertir nos données en nombres que le modèle de langage peut comprendre. Nous utilisons également la similarité cosinus entre nos données et notre requête pour extraire les informations pertinentes. Enfin, nous envoyons ces informations au modèle de langage, qui génère une nouvelle réponse en fonction de ces données. Cette interaction entre Lenchain et les modèles de langage constitue l'architecture globale du fonctionnement de Lenchain.

Utiliser Lenchain pour interroger des données tabulaires 📊

Une des utilisations courantes de Lenchain est l'interrogation de données tabulaires. Cela peut être très utile pour analyser des données en temps réel à partir d'une base de données. Au lieu de mémoriser des requêtes SQL complexes, nous pouvons simplement charger le modèle de langage, connecter notre base de données et poser des questions naturelles pour obtenir des réponses. Lenchain convertira automatiquement nos questions en requêtes SQL et nous fournira les réponses correspondantes.

Utilisation de Lenchain pour comprendre le code 🖥️

Lenchain peut également être utilisé pour comprendre du code. Par exemple, nous pouvons poser des questions sur des bibliothèques spécifiques ou demander de générer du code en fonction d'une requête donnée. Lenchain utilisera les fonctionnalités de code compréhension pour répondre à nos questions et même générer du code qui répond à nos demandes. Cela peut être particulièrement utile pour les développeurs qui cherchent à comprendre des parties de code complexes ou à automatiser certaines tâches de développement.

Interagir avec des API à l'aide de Lenchain 🌐

Une autre application intéressante de Lenchain est l'interaction avec des API externes. Par exemple, si nous souhaitons extraire des informations à partir d'un site web donné, nous pouvons simplement appeler une chaîne d'API à partir de Lenchain et fournir notre requête. Lenchain utilisera alors les informations fournies pour extraire les données du site web et nous fournira les réponses appropriées. Cela peut être très utile pour automatiser des tâches de collecte d'informations en ligne.

La summarisation avec Lenchain 📃

Lenchain peut également être utilisé pour générer des résumés de texte. Nous pouvons fournir des données ou des messages à partir de différentes plateformes et demander à Lenchain de nous fournir un résumé concis de ces données. Cela peut être très utile pour obtenir les points clés d'un document volumineux ou pour obtenir rapidement une vue d'ensemble des données textuelles. Des outils en ligne tels que Timble AI ou SummarizePaper.com utilisent les modèles de langage de Lenchain pour effectuer cette tâche.

Création d'une application Full Stack avec Lenchain 🚀

Finalement, nous pouvons utiliser Lenchain pour créer une application Full Stack. En combinant Lenchain, l'API GPT-3 et Streamlit, nous pouvons créer une application interactive utilisant un modèle de langage génératif en arrière-plan. Cela nous permet de créer des applications personnalisées avec une interface utilisateur attrayante. Nous pouvons interroger des données, comprendre du code, interagir avec des API et générer des résumés de texte, le tout dans une seule application. La combinaison de Lenchain, de l'API GPT-3 et de Streamlit offre une puissance et une flexibilité extraordinaires pour le développement d'applications IA.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré les différentes facettes de Lenchain et comment il peut être utilisé pour créer des applications basées sur l'IA générative. Nous avons vu comment interroger des données tabulaires, comprendre du code, interagir avec des API et générer des résumés de texte, le tout en utilisant Lenchain et des modèles de langage puissants tels que GPT-3. En fin de compte, Lenchain offre de nombreuses possibilités intéressantes pour créer des applications d'IA personnalisées et interactives. L'avenir de l'IA générative est prometteur, et Lenchain est certainement un outil à surveiller.

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