AI는 더 이상 꿈이 아닙니다. 이것이 바로 우리가 소프트웨어를 구축하는 방식을 변화시키는 것입니다. 앱을 더 좋고 더 유용하게 만들 수 있습니다. 그렇다면 프로젝트에서 AI를 어떻게 사용하기 시작하나요?
이 시리즈는 AI 개발 여정을 시작하는 데 필요한 기본 지식을 갖추는 것을 목표로 합니다. 첫 번째 부분에서는 핵심 개념을 살펴보고 Langchain과 OpenAI를 사용한 실습 예제를 제공합니다.
들어가기 전에 몇 가지 핵심 용어로 분위기를 정리하겠습니다.
LLM(Large Language Model): 이러한 고급 AI 모델은 텍스트와 코드로 구성된 대규모 데이터 세트에서 훈련되어 인간 수준의 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 유익한 텍스트로 질문에 답변할 수 있습니다. 방법. OpenAi, Gemni, Claude, Llama 등이 있습니다
Langchain: 이 혁신적인 라이브러리는 통합 API를 통해 다양한 AI 서비스와 상호 작용하는 프로세스를 단순화합니다. OpenAI와 같은 강력한 AI 플랫폼과 코드 사이의 다리 역할을 합니다.
각각 특정 작업을 전문으로 하는 다양한 유형의 AI 모델이 있습니다. 일반적인 카테고리는 다음과 같습니다.
분류 모델: 스팸 감지, 이미지 인식 등 데이터 요소를 분류하는 데 사용됩니다.
생성 모델: 사실적인 이미지 생성, 음악 작곡 등 새로운 데이터를 생성합니다.
회귀 모델: 예측 또는 추세 분석에 사용되는 입력 데이터를 기반으로 연속 값을 예측합니다.
다양한 모델 유형을 이해하면 작업에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.
이제 손을 더럽히자! 이 코드 조각은 Langchain을 사용하여 OpenAI의 챗봇 기능과 상호 작용하는 방법을 보여줍니다.
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);
설정 예시 실행은 https://github.com/Tinomuchenje/ai-dev-journey.git를 참고하세요.
이 코드를 실행하기 전에 Langchain과 해당 종속 항목이 설치되어 있는지 확인하세요. Langchain 웹사이트(https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
)에서 지침을 찾을 수 있습니다.또한 서비스를 이용하려면 OpenAI API 키가 필요합니다. 획득 방법은 OpenAI 설명서를 참조하세요.
이것은 Langchain과 AI로 무엇이 가능한지 맛보기에 불과합니다. 이 시리즈의 다음 부분에서는 더 복잡한 애플리케이션을 탐색하고, 다양한 AI 모델을 탐구하며, AI 기반 프로젝트를 직접 구축할 수 있는 기술을 갖추도록 하겠습니다.
2부도 기대해주세요!
랭체인 문서: https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/
이 기사는 AI 개발 여정의 출발점 역할을 합니다. 자유롭게 코드를 수정하고 다양한 기능을 실험해 보세요. 헌신과 탐구에 대한 갈증으로 당신은 곧 자신만의 놀라운 AI를 구축하게 될 것입니다!
행복한 코딩
위 내용은 개발자를 위한 AI 시작하기: 기본 사항 이해하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!