AI はもはや単なる夢ではありません。それがここに来て、ソフトウェアの構築方法を変えています。アプリをより良く、より便利なものにすることができます。しかし、プロジェクトで AI の使用を開始するにはどうすればよいでしょうか?
このシリーズは、AI 開発の旅に乗り出すための基礎的な知識を身につけることを目的としています。この最初のパートでは、核となる概念を詳しく掘り下げ、Langchain と OpenAI を使用した実践的な例を示します。
本題に入る前に、いくつかの重要な用語について整理しておきましょう:
LLM (大規模言語モデル): これらの高度な AI モデルは、テキストとコードの大規模なデータセットでトレーニングされており、人間品質のテキストを生成し、言語を翻訳し、さまざまな種類のクリエイティブなコンテンツを作成し、有益な形式で質問に答えることができます。方法。 OpenAi、Gemni、Claude、Llama など
Langchain: この革新的なライブラリは、統合された API を通じてさまざまな AI サービスと対話するプロセスを簡素化します。コードと OpenAI などの強力な AI プラットフォームの間の橋渡しとして機能します。
AI モデルには多数の種類があり、それぞれが特定のタスクに特化しています。一般的なカテゴリには次のものがあります:
分類モデル: スパム検出や画像認識など、データ ポイントを分類するために使用されます。
生成モデル: リアルな画像の生成や音楽の作曲など、新しいデータを作成します。
回帰モデル: 入力データに基づいて連続値を予測し、予測または傾向分析に使用します。
さまざまなモデル タイプを理解すると、作業に適したツールを選択するのに役立ちます。
さあ、実際にやってみましょう!このコード スニペットは、Langchain を使用して OpenAI のチャットボット機能と対話する方法を示しています:
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);
セットアップ例の実行については、https://github.com/Tinomuchenje/ai-dev-journey.git を参照してください。
このコードを実行する前に、Langchain とその依存関係がインストールされていることを確認してください。手順は、Langchain の Web サイト: https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
で見つけることができます。さらに、サービスを使用するには OpenAI API キーが必要です。取得については、OpenAI のドキュメントを参照してください。
これは、Langchain と AI で何が可能になるかの一例にすぎません。このシリーズの今後のパートでは、より複雑なアプリケーションを検討し、さまざまな AI モデルを詳しく調べて、独自の AI を活用したプロジェクトを構築するスキルを身につけていきます。
パート 2 をお楽しみに!
ラングチェーンのドキュメント: https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
この記事は、AI 開発の旅の出発点として役立ちます。自由にコードをいじって、さまざまな機能を試してください。献身的で探究心があれば、すぐに独自の AI の驚異を構築できるでしょう!
楽しくコーディングしてください
以上が開発者向け AI 入門: 基本をわかりやすく解説するパートの詳細内容です。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。