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オープンソース開発
- PHPzオリジナル
- 2024-09-03 15:12:28377ブラウズ
カナダの初秋: コードと知識を巡る旅 ?
導入
みなさん、こんにちは！私は Nonthachai Plodthong です。ソフトウェア開発者であり、現在勉強を終えている上級生です。ここカナダでは、さわやかでカラフルな初秋の季節に移行していますが、テクノロジー分野でのこれまでの歩みを通じて収集した知識と経験を共有する新しいブログ投稿シリーズを開始できることを嬉しく思います。この投稿はすべて関連しています。私がセネカで受講するコースは、オープンソース開発コースと呼ばれます。
オープンソース プロジェクトは、すでに初期化またはリリースされている他のプロジェクトに参加できるという点で興味深いものです。GitHub リポジトリで問題を調べて、提案が受け入れられるかどうかをプル リクエストすることで、プロジェクトを改善したり改善したりできます。そうでない
今年末までの今後 4 か月間、GitHub 全体に貢献できるオープンソース プロジェクトのさまざまなトピックを深く掘り下げていきます。
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コタエモン
ドキュメントとチャットするためのオープンソースの RAG ベースのツール。
こたえもん
ドキュメントとチャットするための、オープンソースのクリーンでカスタマイズ可能な RAG UI。エンドユーザーと 開発者を念頭に置いています。
ライブデモ | ソースコード
ユーザーガイド | 開発者ガイド | フィードバック
はじめに
このプロジェクトは、QA を実行したい両方のエンド ユーザーにとって機能的な RAG UI として機能します。 ドキュメントと、独自の RAG パイプラインを構築したい開発者。
- エンドユーザー向け
- RAG ベースの QA 用のクリーンでミニマルな UI。
- LLM API プロバイダー (OpenAI、AzureOpenAI、Cohere など) とローカル LLM をサポート (ollam および llama-cpp-python 経由)。
- 簡単なインストール スクリプト。
- 開発者向け:
- 独自の RAG ベースのドキュメント QA パイプラインを構築するためのフレームワーク。
- 提供された UI (Gradio で構築) を使用して、RAG パイプラインの動作をカスタマイズして確認します。
+----------------------------------------------------------------------------+
| End users: Those who use apps built with `kotaemon`. |
| (You use an app like the one in the demo above) |
| +----------------------------------------------------------------+…この RAG と独自のドキュメントとのチャットは非常に優れており、独自のドキュメントを LLM モデルに埋め込んでベクトル化する方法と、埋め込みモデルが 10 進数に変換する入力データと非構造化データの間の類似性をどのようにピックアップするかを視覚的に確認できます。
どのようなトピックが興味を引くでしょうか?
1. AI開発
AI は私たちがテクノロジーと対話する方法に革命をもたらし、開発者や研究者に新たな境地を切り開きました。このシリーズでは、以下について探っていきます:
- 大規模言語モデル (LLM): LLM の内部動作、その機能、そして、ある言語で音声を理解し、別の言語で応答するというアプリケーションなど、現実世界の問題を解決するために LLM を使用する方法を学びましょう。
- 感情分析: シンプルなルールベースの手法から高度なディープラーニング技術まで、テキストの背後にある感情的なトーンを理解するシステムを構築する方法を学びます。
- LangChain ライブラリ (Python): LangChain は、開発者が大規模言語モデル (LLM) を活用するアプリケーションを構築できるように設計された強力なフレームワークです。チャットボット、質問応答システム、またはテキストを生成および操作するツールを作成する場合でも、LangChain はモジュール式のコンポーネントとユーティリティを提供することで統合プロセスを簡素化します。そして、Advance RAG とストリーミングにさらに焦点を当てていきます。
2.ウェブ開発
Web 開発は、単に Web サイトを構築するだけではありません。それは、動的で安全かつスケーラブルなアプリケーションを作成することです。以下についての洞察を共有します:
- Django Rest フレームワーク (DRF): シリアル化、ビューセット、権限の処理など、Django と DRF を使用して堅牢な API を構築するためのヒントとテクニック。
- Next.js フレームワーク: 高速でスケーラブルなフロントエンド アプリケーションを構築するための人気のある React ベースのフレームワークについて説明します。静的サイト生成 (SSG) からサーバーサイド レンダリング (SSR) まで、すべてをカバーします。
- ShadCN ライブラリ: エレガントでアクセスしやすい UI コンポーネントを作成するためのこの強力なライブラリを探索し、それを React プロジェクトと統合する方法を学びましょう。
- 認証: JWT、O2Auth、SSO などの最新の認証方法を実装して、アプリケーションを保護します。
- 開発中のセキュリティ運用: DevSecOps の重要性と、セキュリティ実践を開発パイプラインにシームレスに統合する方法を理解します。
3.地理的視覚化
データに視覚的に命を吹き込むことは、コーディングと創造性を組み合わせた芸術形式です。順を追って説明します:
- OpenLayers ライブラリ: マッピングと地理的視覚化のための強力な JavaScript ライブラリ。リアルタイム データや衛星画像などを表示するインタラクティブなマップを作成する方法を学びます。
- 葉面: インタラクティブ マップ用の Python ライブラリ。Jupyter Notebook または Web アプリケーションで地理空間データを視覚化するのに最適です。
4.次の投稿で後ほど
私が学んだことを共有することを楽しみにしており、私の知識が世界中のすべてのプログラマーに役立つことを願っています。
非
- リンクトイン
- GitHub
以上がオープンソース開発の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。