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KI ist nicht länger nur ein Traum. Es ist da und verändert die Art und Weise, wie wir Software erstellen. Es kann Apps besser und nützlicher machen. Aber wie beginnen Sie, KI in Ihren Projekten einzusetzen?
Ziel dieser Serie ist es, Ihnen das grundlegende Wissen zu vermitteln, das Sie für den Beginn Ihrer KI-Entwicklungsreise benötigen. In diesem ersten Teil befassen wir uns mit Kernkonzepten und stellen ein praktisches Beispiel für die Verwendung von Langchain und OpenAI bereit.
Bevor wir eintauchen, klären wir zunächst einige Schlüsselbegriffe:
LLM (Large Language Model): Diese fortschrittlichen KI-Modelle werden auf riesigen Text- und Codedatensätzen trainiert und ermöglichen es ihnen, Texte in menschlicher Qualität zu generieren, Sprachen zu übersetzen, verschiedene Arten von kreativen Inhalten zu schreiben und Ihre Fragen informativ zu beantworten Weg. Das sind OpenAi, Gemni, Claude, Llama usw.
Langchain: Diese innovative Bibliothek vereinfacht den Prozess der Interaktion mit verschiedenen KI-Diensten über eine einheitliche API. Es fungiert als Brücke zwischen Ihrem Code und leistungsstarken KI-Plattformen wie OpenAI.
Es gibt zahlreiche Arten von KI-Modellen, die jeweils auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert sind. Einige gängige Kategorien sind:
Klassifizierungsmodelle: Werden zur Kategorisierung von Datenpunkten verwendet, z. B. zur Spam-Erkennung oder Bilderkennung.
Generative Modelle: Erstellen Sie neue Daten, z. B. das Generieren realistischer Bilder oder das Komponieren von Musik.
Regressionsmodelle: Prognostizieren Sie kontinuierliche Werte basierend auf Eingabedaten, die in Prognosen oder Trendanalysen verwendet werden.
Das Verständnis der verschiedenen Modelltypen hilft Ihnen bei der Auswahl des richtigen Werkzeugs für die jeweilige Aufgabe.
Jetzt machen wir uns die Hände schmutzig! Dieses Code-Snippet zeigt, wie Sie mithilfe von Langchain mit der Chatbot-Funktionalität von OpenAI interagieren:
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai"; async function main() { const chatModel = new ChatOpenAI({}); // Create a ChatOpenAI instance const response = await chatModel.invoke("What is Hello World?"); // Ask a question console.log(response); // Print the response } main().catch(console.error);
Ein Beispiel für die Ausführung des Setups finden Sie unter https://github.com/Tinomuchenje/ai-dev-journey.git.
Stellen Sie sicher, dass Langchain und seine Abhängigkeiten installiert sind, bevor Sie diesen Code ausführen. Anweisungen finden Sie auf der Langchain-Website: https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
Zusätzlich benötigen Sie einen OpenAI-API-Schlüssel, um den Dienst nutzen zu können. Informationen zum Erwerb finden Sie in der Dokumentation von OpenAI.
Dies ist nur ein Vorgeschmack darauf, was mit Langchain und KI möglich ist. In den kommenden Teilen dieser Serie werden wir komplexere Anwendungen untersuchen, uns mit verschiedenen KI-Modellen befassen und Sie mit den Fähigkeiten ausstatten, mit denen Sie Ihre eigenen KI-gestützten Projekte erstellen können.
Bleiben Sie gespannt auf Teil 2!
Langchain-Dokumentation: https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
Dieser Artikel dient als Sprungbrett für Ihre KI-Entwicklungsreise. Fühlen Sie sich frei, am Code herumzubasteln und mit verschiedenen Funktionalitäten zu experimentieren. Mit Hingabe und Entdeckerlust erschaffen Sie im Handumdrehen Ihre eigenen KI-Wunderwerke!
Viel Spaß beim Codieren
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