開發人員人工智慧入門：揭秘基礎知識部分

開發者們大家好！

人工智慧不再只是一個夢想。它就在這裡並改變我們建立軟體的方式。它可以使應用程式更好、更有用。但如何開始在專案中使用人工智慧呢？

本系列旨在為您提供踏上人工智慧開發之旅的基礎知識。在第一部分中，我們將深入研究核心概念並提供使用 Langchain 和 OpenAI 的實踐範例。

揭秘人工智慧術語：

在深入探討之前，讓我們先澄清一些關鍵術語：

LLM（大型語言模型）：這些先進的人工智慧模型經過大量文字和程式碼資料集的訓練，使它們能夠產生人類品質的文字、翻譯語言、編寫不同類型的創意內容，並以資訊豐富的方式回答您的問題方式。那是 OpenAi、Gemni、Claude、Llama 等
 
Langchain：這個創新庫透過統一的 API 簡化了與各種人工智慧服務互動的過程。它充當您的程式碼和 OpenAI 等強大 AI 平台之間的橋樑。

不同類型的人工智慧模型：

人工智慧模型有很多種類型，每種模型都專門負責特定的任務。一些常見的類別包括：

分類模型：用於對資料點進行分類，例如垃圾郵件偵測或影像辨識。
生成模型：創建新數據，例如生成逼真的圖像或創作音樂。
迴歸模型：根據輸入資料預測連續值，用於預測或趨勢分析。
了解不同的模型類型有助於您選擇適合工作的工具。

實踐範例：使用 Langchain 與 OpenAI 聊天

現在，讓我們動手吧！此程式碼片段示範如何使用 Langchain 與 OpenAI 的聊天機器人功能進行互動：

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);

請參閱 https://github.com/Tinomuchenje/ai-dev-journey.git 以取得運行設定範例。

解釋

1. 1.此程式碼首先從 @langchain/openai 套件匯入必要的模組 ChatOpenAI
2. 然後，它會建立 ChatOpenAI 的實例。 invoke 方法讓我們可以向 OpenAI 聊天機器人發送問題（「Hello World 是什麼？」）並捕捉其回應。
3. 最後，回應被記錄到控制台。

在執行此程式碼之前，請確保您已安裝 Langchain 及其相依性。您可以在 Langchain 網站上找到說明：https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/

此外，您需要 OpenAI API 金鑰才能使用該服務。請參閱 OpenAI 的文檔取得一個。

這只是 Langchain 和人工智慧的一個嘗試。在本系列接下來的部分中，我們將探索更複雜的應用程序，深入研究不同的人工智慧模型，並讓您具備建立自己的人工智慧專案的技能。

敬請期待第二部！

更多資源：

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

本文可以作為您 AI 開發之旅的跳板。請隨意修改程式碼並嘗試不同的功能。憑藉奉獻精神和對探索的渴望，您將立即建立自己的 AI 奇蹟！

快樂編碼

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