자동 피드백 루프를 해결하기 위한 계획
소개
오픈 소스 여행을 통해 제가 배운 것 중 하나는 이 도메인이 경험으로 가득 차 있다는 것입니다. 이를 통해 개발자로서의 기술 수준을 높일 수 있을 뿐만 아니라 다음과 같은 기술에 대해 작업할 수 있는 기회도 얻을 수 있습니다. 대기업에 취직했을 텐데
기술 스택의 지평을 넓히기 위해 개발자로서의 기술을 향상시킬 수 있는 또 다른 문제를 찾다가 ORAssistant라는 저장소를 보았습니다.
이 레포가 필요한 이유
저는 항상 업계 표준이거나 산업 표준 디자인을 갖춘 AI 애플리케이션 작업을 하고 싶었는데 이 저장소는 RAG 기반 애플리케이션입니다
이 저장소를 처음 봤을 때 저는 그것이 천생연분이라는 것을 알았습니다. 유지관리자가 이 애플리케이션의 아키텍처에서 강조한 세부사항의 양은 엄청납니다.
건축을 설명하는 다이어그램 중 하나입니다
저는 항상 이러한 앱의 디자인이 어떤 모습인지 보고 싶었습니다
이런 디자인은 처음 봤는데 너무 마음에 들었어요
대체로 AI 디자인에 대해 더 많이 배우고자 하는 저의 열정이 제가 이 프로젝트에 끌린 이유였습니다
문제와 나의 접근 방식
이전 블로그 중 하나에서 이 문제에 대해 이야기한 적이 있습니다. 가서 제가 다루고 있는 문제에 대한 포괄적인 개요를 확인하실 수 있습니다.
이 문제에 대해 이 프로젝트의 첫 번째 PR은 MongoDB 디자인을 다루는 것이었고, 이전 블로그에서도 이에 대한 포괄적인 보고서를 다시 제공했습니다
기존 피드백 기능에 MongoDB 기능을 추가하는 것과 관련된 두 번째 PR 병합을 작업 중입니다.
이에 대한 나의 접근 방식은 이전 코드를 손상시키지 않고 기존 기능에 추가하고 예상대로 작동하는지 테스트하는 것입니다
이번이 이 프로젝트에 대한 나의 두 번째 PR 기고이며 지금까지 매 순간을 사랑했지만 배우고 개발할 것이 너무 많습니다
결론
ORAssistant 프로젝트에 기여하는 것은 AI 설계 및 개발에 대한 나의 열정과 완벽하게 일치하는 놀라운 학습 경험이었습니다. 이를 통해 업계 표준 아키텍처에 대한 이해가 깊어졌을 뿐만 아니라 실제 문제를 해결할 수도 있었습니다. 이번 여정을 통해 오픈 소스 개발에 대한 열정과 성장 및 혁신을 촉진하는 능력이 더욱 강화되었습니다.
위 내용은 자동 피드백 루프를 해결하기 위한 계획의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
