- Vorwort
- Über den Autor
- Über die Übersetzer
- Buchumschlag
- Danksagung
- Voraussetzungen für das Ausführen und Ändern der Beispiele im Buch
- Probleme und Workarounds zur Verwendung der Materialien in diesem Buch
- Übersicht über Large Language Models
- Große Tech-Unternehmen und kleine Startups, die Large Language Models benutzen
- Der Anfang mit LangChain
- Installation der erforderlichen Pakete
- Ein neues LangChain-Projekt anlegen
- Grundlegende Anwendung und Beispiele
- Embeddings erstellen
- Verwendung von LangChain Vektor Stores zum Durchsuchen von Dokumenten
- Zusammenfassung des Überblicks
- Überblick über LlamaIndex
- Verwendung von LlamaIndex für die Suche in lokalen Dokumenten mit GPT-3
- Verwendung von LlamaIndex zur Beantwortung von Fragen aus einer Liste von Webseiten
- Zusammenfassung der LlamaIndex / GPT-Index-Fallstudie
- Die Nutzung von Googles Knowledge Graph APIs mit LangChain
- Den Zugriff auf Google Knowledge Graph-APIs einrichten
- Nutzung von DBPedia und Wikidata als Wissensquellen
- DBPedia als Datenquelle
- Wikidata als Datenquelle
- Verwendung von LLMs zur Organisation von Informationen in unseren Google Drives
- Einrichten der Anforderungen
- Hilfsprogramm, um alle Textdateien aus dem obersten Google Drive-Ordner zu holen
- Vektorindizes für Dateien in speziellen Google Drive-Ordnern erstellen
- Zusammenfassung Google Drive Beispiele
- Verwendung von Zapier-Integrationen mit GMail und Google Kalender
- Entwicklungsumgebung einrichten
- Versenden einer GMail zum Test
- Beispiel für die Integration von Google Calendar
- SqLite-Datenbankabfragen in natürlicher Sprache mit LangChain
- Zusammenfassung Datenbankabfrage in natürlicher Sprache
- Beispiele mit Hugging Face Open Source-Modellen
- LangChain als Wrapper für Hugging Face Prediction Model APIs
- Eine eigene LlamaIndex Hugging Face LLM Wrapper Klasse erstellen, die auf deinem Laptop läuft
- Rezepte verfassen mit Large Language Models
- Rezeptdaten vorbereiten
- Ein Vorhersagemodell mit dem OpenAI text-davinci-002 Modell
- Zusammenfassung der Erstellung von Kochrezepten
- Weitere nützliche Bibliotheken zur Arbeit mit unstrukturierten Textdateien
- Der EmbedChain-Wrapper für LangChain vereinfacht die Anwedungsentwicklung
- Die Kor Bibliothek
- Zusammenfassung
- Vorwort
Das LangChain und LlamaIndex Projects Lab Buch: Large Language Models für die Echte Welt
GPT-3, ChatGPT und Hugging Face Models in Anwendungen nutzen.
LangChain und LlamaIndex stellen neue Paradigmen zur Entwicklung von Software vor, die konventionelle Softwareentwicklung in Python mit Large Language Models verbindet.
LLMs wie GPT mit den eigenen Daten zu nutzen macht die Entwicklung personalisierter Applikationen einfach.
This book is a translation into German of LangChain and LlamaIndex Projects Lab Book: Hooking Large Language Models Up to the Real World which was originally written in English
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LangChain und LlamaIndex stellen neue Paradigmen zur Entwicklung von Software vor, die konventionelle Softwareentwicklung in Python mit Large Language Models verbindet.
LLMs wie GPT mit den eigenen Daten zu nutzen macht die Entwicklung personalisierter Applikationen einfach.
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This book is a translation into German of LangChain and LlamaIndex Projects Lab Book: Hooking Large Language Models Up to the Real World which was originally written in English
Author
About the Authors
Mark Watson
Mark Watson is a consultant specializing in LLMs, deep learning, machine learning, knowledge graphs, and general artificial intelligence software development. He uses Common Lisp, Clojure, Python, Java, Haskell, and Ruby for development.
He is the author of 20+ published books on Artificial Intelligence, Deep Learning, Java, Ruby, Machine Learning, Common LISP, Clojure, JavaScript, Semantic Web, NLP, C++, Linux, and Scheme. He has 55 US Patents.
Mark's consulting customer list includes: Google, Capital One, Olive AI, CompassLabs, Disney, Sitescout.com, Embed.ly, and Webmind Corporation.
Episode 253
An Interview with Mark Watson
Contents
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