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Getting Started with AI for Developers: Part  Demystifying the Basics

开发者们大家好!

人工智能不再只是一个梦想。它就在这里并改变我们构建软件的方式。它可以使应用程序更好、更有用。但如何开始在项目中使用人工智能呢?

本系列旨在为您提供踏上人工智能开发之旅的基础知识。在第一部分中,我们将深入研究核心概念并提供使用 Langchain 和 OpenAI 的实践示例。

揭秘人工智能术语:

在深入探讨之前,让我们先澄清一些关键术语:

LLM(大型语言模型):这些先进的人工智能模型经过海量文本和代码数据集的训练,使它们能够生成人类质量的文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容,并以信息丰富的方式回答您的问题方式。那是 OpenAi、Gemni、Claude、Llama 等
 
Langchain:这个创新库通过统一的 API 简化了与各种人工智能服务交互的过程。它充当您的代码和 OpenAI 等强大 AI 平台之间的桥梁。

不同类型的人工智能模型:

人工智能模型有很多种类型,每种模型都专门负责特定的任务。一些常见的类别包括:

分类模型:用于对数据点进行分类,例如垃圾邮件检测或图像识别。
生成模型:创建新数据,例如生成逼真的图像或创作音乐。
回归模型:根据输入数据预测连续值,用于预测或趋势分析。
了解不同的模型类型有助于您选择适合工作的工具。

实践示例:使用 Langchain 与 OpenAI 聊天

现在,让我们动手吧!此代码片段演示了如何使用 Langchain 与 OpenAI 的聊天机器人功能进行交互:

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);

请参阅 https://github.com/Tinomuchenje/ai-dev-journey.git 以获取运行设置示例。

解释

  1. 1.此代码首先从 @langchain/openai 包导入必要的模块 ChatOpenAI
  2. 然后,它创建 ChatOpenAI 的实例。 invoke 方法允许我们向 OpenAI 聊天机器人发送问题(“Hello World 是什么?”)并捕获其响应。
  3. 最后,响应被记录到控制台。

在运行此代码之前,请确保您已安装 Langchain 及其依赖项。您可以在 Langchain 网站上找到说明:https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/

此外,您需要 OpenAI API 密钥才能使用该服务。请参阅 OpenAI 的文档获取一个。

这只是 Langchain 和人工智能的一个尝试。在本系列接下来的部分中,我们将探索更复杂的应用程序,深入研究不同的人工智能模型,并让您具备构建自己的人工智能项目的技能。

敬请期待第二部分!

更多资源:

Langchain 文档:https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/

本文可以作为您 AI 开发之旅的跳板。请随意修改代码并尝试不同的功能。凭借奉献精神和对探索的渴望,您将立即构建自己的 AI 奇迹!

快乐编码

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