개발자를 위한 AI 시작하기: 기본 사항 이해하기
안녕하세요, 개발자 여러분!
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.
AI 전문 용어 설명:
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.
다양한 유형의 AI 모델:
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.
실습 예: Langchain을 사용하여 OpenAI와 채팅
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.
설명
- 1. 이 코드는 먼저 @langchain/openai 패키지에서 필요한 모듈인 ChatOpenAI를 가져옵니다
- 그런 다음 ChatOpenAI 인스턴스를 생성합니다. 호출 메서드를 사용하면 OpenAI 챗봇에 질문("Hello World가 무엇인가요?")을 보내고 응답을 캡처할 수 있습니다.
- 마지막으로 응답이 콘솔에 기록됩니다.
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!
추가 자료:
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!

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각각의 엔진의 구현 원리 및 최적화 전략이 다르기 때문에 JavaScript 엔진은 JavaScript 코드를 구문 분석하고 실행할 때 다른 영향을 미칩니다. 1. 어휘 분석 : 소스 코드를 어휘 단위로 변환합니다. 2. 문법 분석 : 추상 구문 트리를 생성합니다. 3. 최적화 및 컴파일 : JIT 컴파일러를 통해 기계 코드를 생성합니다. 4. 실행 : 기계 코드를 실행하십시오. V8 엔진은 즉각적인 컴파일 및 숨겨진 클래스를 통해 최적화하여 Spidermonkey는 유형 추론 시스템을 사용하여 동일한 코드에서 성능이 다른 성능을 제공합니다.

Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

C/C에서 JavaScript로 전환하려면 동적 타이핑, 쓰레기 수집 및 비동기 프로그래밍으로 적응해야합니다. 1) C/C는 수동 메모리 관리가 필요한 정적으로 입력 한 언어이며 JavaScript는 동적으로 입력하고 쓰레기 수집이 자동으로 처리됩니다. 2) C/C를 기계 코드로 컴파일 해야하는 반면 JavaScript는 해석 된 언어입니다. 3) JavaScript는 폐쇄, 프로토 타입 체인 및 약속과 같은 개념을 소개하여 유연성과 비동기 프로그래밍 기능을 향상시킵니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.
