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共有 128 則文章
鐵人賽 生成式 AI DAY 7

技術 [Day7]用GPTs打造你的專屬AI助手

前言 在前一章節,已經介紹過GPTs是什麼,你是否曾經想過,擁有一個完全理解你需求的AI助手,不僅能回答問題,還能依照你的指示完成各種任務?透過GPTs,你可以...

鐵人賽 生成式 AI DAY 6

技術 [Day6]GPTs 外掛讓 ChatGPT 功能升級!

前言 GPT外掛的推出,ChatGPT的功能變得更加多樣化且強大,無論你是需要精確的文法檢查、快速的數據分析,還是創意輔助工具,這些GPT外掛都能針對特定需求提...

鐵人賽 生成式 AI DAY 5

技術 [Day5]掌握 Prompt 撰寫技巧,讓 AI 更懂你

前言 在使用 ChatGPT 或其他 AI 工具時,如何撰寫「Prompt」變得越來越重要。Prompt 是我們與 AI 溝通的橋樑,有效的 Prompt 能夠...

鐵人賽 生成式 AI DAY 4

技術 [Day4]ChatGPT功能與應用詳解

前言 近年來,AI 技術的發展讓我們的生活更加便利,尤其是聊天機器人技術的大躍進,最具代表性的就是「ChatGPT」,已成為許多人日常生活和工作中的得力助手,無...

技術 [套件介紹] - DataToWord - RAG with Data

各位前輩好,小弟目前正在試圖前往開源的路上,目前先從生活中可能會碰到的問題來試著寫一些小套件來解決,對於文章有任何問題歡迎來信或留言討論,我的信箱是 nickc...

技術 一文帶你看懂並優化AI應用的架構設計

AI技術現在很火,各大公司都開始朝著這個領域發力。他們不僅創建出很多出色成果,還通過一系列技術、工具和服務,説明普通開發者也能輕而易舉地開發出新穎的AI應用。...

技術 什麼是 AI Agent?

此為《AI Agent 深入研究》系列的第一篇。 我們接下來的內容會在這裏優先發佈: ChatGPT 落地研究 | Ted,歡迎訂閱。 ChatGPT 一推出...

鐵人賽 AI & Data

技術 [D30+11] 如何 5 分鐘內,幫你的 GPTs 加上資料庫

此為《ChatGPT GPTs 開發入門》系列的第三篇。 我們接下來的內容會在這裏優先發佈: ChatGPT 落地研究 | Ted,歡迎訂閱。 前言 終於來到了...

鐵人賽 AI & Data

技術 [D30+8] GPT-4V 的創新應用 - 以 LLM 為中心的智慧型代理

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第十章實測 前言 終於來到了本系列的最後一章。實際上,我們本篇的第一個實驗,也就是第九章的內容。然而,為了更好地整合篇幅,我...

鐵人賽 AI & Data

技術 [D30+7] GPT-4V 的創新應用 - 影像管理以及生成的可能應用

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第九章實測下篇 前言 本文是 GPT-4V 微軟評測報告 第九章的第二篇分享,我們深入探討了可用於影像管理與影像生成的眾多應...

鐵人賽 AI & Data

技術 [D30+6] GPT-4V 的創新應用 - 產業上的可能應用

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第九章實測上篇 前言 不得不說,這一個章節真是 【GPT-4V 微軟評測報告】 中精華中的精華。前面幾個章節在實驗的,都可以...

鐵人賽 AI & Data

技術 [D30+5] GPT-4V 的抽象視覺理解、智力測驗及情商能力

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第七、第八章實測 前言 GPT-4V 的微軟評測報告中,第七和第八章的評測內容是關鍵。它涵蓋了GPT-4V作為“機器中的人”...

鐵人賽 AI & Data

技術 [30+4] GPT-4V 的視覺標記及連續圖像理解能力

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第五、第六章實測 前言 隨著 GPT-4V 模型成功地將圖像理解與文字能力緊密結合,我們如何與它進行更有效的互動成為了一個待...

鐵人賽 AI & Data

技術 [D30+3] GPT-4V 的視覺-語言能力

此為《GPT-4V 微軟評測報告 》第四章實測 前言 今天我將與大家分享《GPT-4V 微軟評測報告》的第四章實測。這一章的內容不僅豐富,更是相當精彩。若大家的...

技術 Python: pandas + gpt3.5 用一句話讓 LLM 分析數據

介紹 pandas-ai 是一個開源套件,能夠讓使用者用 Prompt 的方式請 LLM 幫忙分析 DataFrame (等價於excel) 裡面的數據。 使用...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 Semantic Kernel的實踐:Kernel 與 OpenAI Chat Completions

前言 前一篇提到 Semantic Kernel對於OpenAI Chat Completions封裝了一些方法,可以幫助開發人員快速的使用以對話為模式的Cha...

鐵人賽 AI & Data DAY 29

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - OpenAI Chat Completions

前言 有使用過OpenAI或Azure OpenAI平台的開發者,對於Chat Completions API應該不陌生,Chat Completions AP...

鐵人賽 AI & Data

技術 [D30+1] GPT-4V 微軟評測報告。業內人士: 高階使用者必讀

沒有想到剛寫完 IT 邦幫忙的「鐵人賽」後,OpenAI 就馬上有重大消息,也讓我找到下一個寫作目標啦~ 而今天這一篇追加的文章,要跟大家介紹的,首先,就是十月...

鐵人賽 AI & Data DAY 28

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - PromptTemplateEngine

前言 Semantic Kernel 提供給了我們一個開發LLM應用的pattern,經過前面的文章內容可以發現到本質上的關鍵還是Prompt,然而,在實際開發...

鐵人賽 影片教學 DAY 27

技術 Day 27|Azure 認知服務 III:負面留言嘸免驚!交給 ChatGPT 幫你自動生成回覆內容

〔Power Automate X Microsoft 365-雲端時代的超效率工作術〕 今天我們進入 Azure 認知服務的第三個部分,雖說是第三個部分,但其...

鐵人賽 AI & Data DAY 27

技術 Semantic Kernel - planner 規劃器

前言 前面的文章陸續介紹了Semantic Kernel的核心組成,kernel、plugins、connector、Memory,接下來本篇要來介紹最後一個組...

鐵人賽 AI & Data DAY 26

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel v1.0.0 Beta1 變化

前言 一如先前所提,本週迎來Semantic Kernel v1.0.0 Beta1,做為v1.0.0的暖身,當然從preview到v1.0.0不意外的有些破壞...

鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - 串連多個semantic function共享上下文

前言 本篇要來介紹在Semantic Kernel裡,如果要依序執行多個semantic function並且共享上下文,該如何進行?這樣的需求會滿常見的,舉例...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - 整合embedding,以建立私有知識庫應用為例

前言 本篇來談談最多人關心的如何在ChatGPT模型中引用企業私有知識庫,目前最常見的做法不外乎是微調(fine-tuning)或embeddings的使用。本...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - 認識 Connector連接器

前言 在連續談了幾篇有關Plugins的使用之後,本篇要暫時脫離Plugins,進入下一個Semantic Kernel組成,稱為Connector連接器。...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - 開箱即用Plugins

前言 Semantic Kernel做為一個SDK,除了提供一個標準化的開發模式之外,也針對一些常用功能提供內建已標準化的Plugins,這些Plugins稱為...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - Plugins開發篇- Native Function 多參數傳遞

前言 到目前為所寫的Native Function都是只有一個參數的,但現實場景中多個參數的運用是很常見的需求,本篇內容就來介紹如何建立與使用多參數的Nativ...

鐵人賽 AI & Data DAY 30

技術 [D30] LangChain 專題實做 - ChatBot 的整合(下)

在前面第 28 天和第 29 天的分享裡,我們將「選擇影片」和「生成學習策略」的功能,逐一整合到單一的路由處理函式中,打下了建構聊天機器人的基礎。而今天,我們將...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - Plugins開發篇 native functions

前言 前面二篇談論如何建立與使用 semantic functions,接下來要談的就是Plugins的另一種function型態 - native funct...

鐵人賽 SideProject30 DAY 18

技術 #17 用 Colab 打造你的雲端機器學習運算平台 (2/2)

昨天我們實驗完了使用 colab 設定 openai 的 whisper,今天就要開始設定一整套的流程。 Flow 我們的流程將分為兩個部分: 爬蟲部分:從...