• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Program a RAG LLM Chat App with LangChain, Streamlit, OpenAI and Anthropic APIs скачать в хорошем качестве

Program a RAG LLM Chat App with LangChain, Streamlit, OpenAI and Anthropic APIs 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Program a RAG LLM Chat App with LangChain, Streamlit, OpenAI and Anthropic APIs
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Program a RAG LLM Chat App with LangChain, Streamlit, OpenAI and Anthropic APIs в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Program a RAG LLM Chat App with LangChain, Streamlit, OpenAI and Anthropic APIs или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Program a RAG LLM Chat App with LangChain, Streamlit, OpenAI and Anthropic APIs в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Program a RAG LLM Chat App with LangChain, Streamlit, OpenAI and Anthropic APIs

Learn how to build and deploy a RAG web application using Python, Streamlit and LangChain, so multiple users can chat with Documents, Websites and other custom data online. Code: https://github.com/enricd/rag_llm_app Blog:   / program-a-rag-llm-chat-app-with-langchain-...   The RAG LLM Streamlit App: https://rag-llm-app.streamlit.app/ In this RAG LLM course, we will learn how to develop a Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline step by step, and how to integrate it into a Chat Web App, in Python, using LangChain and Streamlit. As you probably already know, LLMs are trained on large amounts of public data up to a certain date. Any fact that is either not public, newer, or quite niche is essentially unknown to them. Although newer models tend to be better at recalling facts that were in the training set, they are still far from perfect. This can be a limiting factor for many tasks that, for one reason or another, require an LLM that has to know specific topics very precisely. RAG consists of providing a source of custom information to our LLM chat pipeline. Before sending any question to the model, we automatically provide the most relevant fragments of context extracted from this database, so the model has precise details in the context itself next to our question. In this way, the model knows very precisely what we are talking about, where the information comes from, and we can easily update that information with almost no cost or need for a GPU. We can use any already available LLM, like GPT-4o from the OpenAI API (now or soon even o1 and o1-mini!), Claude 3.5 from the Anthropic API, or even open-source ones with the original weights in a cheap and efficient way as we are already doing. If a better model appears tomorrow, we can integrate it almost immediately into our RAG pipeline and take advantage of it without having to fine-tune any LLM again. In summary, this is an AI coding tutorial on how to use the LangChain chains create_history_aware_retriever and create_retrieval_chain, and also create_stuff_documents_chain to retrieve data from a Chorma DB Vector Store, where we would have stored our custom data embeddings using the OpenAI Embeddings model. This data would have been loaded with some different LangChain document loaders, and splitted using RecursiveCharacterTextSplitter. What's more, you will see how to make use of the OpenAI API and the Anthropic API, to make requests and get answers from their Large Language Models. 💡 Make sure to follow me on Medium, YouTube and GitHub as in the next blog and video we will see how to deploy this app into Azure, using GPT-4o and GPT-4o mini through Azure OpenAI Service and adding SSO Authentication in front of our app, so only authorized users under our Azure subscription (for example, your work colleagues) can access to our app, no one else will spend our resources or steal our data! Sections: 00:00 - Intro 2:08 - What is RAG and why it's better than Fine Tuning 7:34 - RAG in Python with LangChain step by step 19:00 - Integrating RAG into an LLM Chat web app 37:20 - Deploy the RAG web app online for free! Subscribe to see more AI and ML programming related content! 🚀🚀 ------------------------------------------------------------- Kaggle: https://www.kaggle.com/edomingo GitHub: https://github.com/enricd Twitter:   / mad_enrico   Linkedin:   / e-domingo   Medium:   / enricdomingo   Web: https://enricdomingo.com #gpt #gpt4o #gpt4 #openai #promptengineering #langchain #o1 #openaio1 #chatgpto1 #openaistrawbery #chatgpt #openaiapi #python #streamlit #github #cloud #portfolio #agent #gpt #aiagents #automation #ai #streamlit #llm #copilot #chatgpt4o #omnichat #omnidata #howtochatgpt #github #git #vscode #gui #pythongui #stream #modelstream #streaming #llmstream #llmstreaming #openaistream #openaistreaming #rag #retrievalaugmentedgeneration #langchainclaude #anthropiclangchain #llamaindex #ollama #llamacpp

Comments
  • LangChain Mastery in 2025 | Full 5 Hour Course [LangChain v0.3] 11 месяцев назад
    LangChain Mastery in 2025 | Full 5 Hour Course [LangChain v0.3]
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Deploy Python LLM Apps on Azure Web App (GPT-4o Azure OpenAI and SSO auth) 1 год назад
    Deploy Python LLM Apps on Azure Web App (GPT-4o Azure OpenAI and SSO auth)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Claude 3.5 Sonnet API: Integrate The Best LLM into your App (Anthropic Python tutorial) 1 год назад
    Claude 3.5 Sonnet API: Integrate The Best LLM into your App (Anthropic Python tutorial)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Build a Complete Medical Chatbot with LLMs, LangChain, Pinecone, Flask & AWS 🔥 Трансляция закончилась 6 месяцев назад
    Build a Complete Medical Chatbot with LLMs, LangChain, Pinecone, Flask & AWS 🔥
    Опубликовано: Трансляция закончилась 6 месяцев назад
  • AI Agent That Books Meetings From Form Submissions (n8n, Full Build) 3 недели назад
    AI Agent That Books Meetings From Form Submissions (n8n, Full Build)
    Опубликовано: 3 недели назад
  • OpenAI just dropped their Cursor killer 11 часов назад
    OpenAI just dropped their Cursor killer
    Опубликовано: 11 часов назад
  • Angular Material na prática: começando do zero 2 недели назад
    Angular Material na prática: começando do zero
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Новый этап войны начался / Первые жертвы в Польше 4 часа назад
    Новый этап войны начался / Первые жертвы в Польше
    Опубликовано: 4 часа назад
  • RAG Fundamentals and Advanced Techniques – Full Course 1 год назад
    RAG Fundamentals and Advanced Techniques – Full Course
    Опубликовано: 1 год назад
  • Retrieval Augmented Generation (RAG) with Langchain: A Complete Tutorial 11 месяцев назад
    Retrieval Augmented Generation (RAG) with Langchain: A Complete Tutorial
    Опубликовано: 11 месяцев назад
  • Ultimate LangChain Crash Course for Developers 🔥 8 месяцев назад
    Ultimate LangChain Crash Course for Developers 🔥
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Building a RAG application from scratch using Python, LangChain, and the OpenAI API 1 год назад
    Building a RAG application from scratch using Python, LangChain, and the OpenAI API
    Опубликовано: 1 год назад
  • Intro to Streamlit - Create your first data web-apps (only!) with Python 📊💻🐍 2 года назад
    Intro to Streamlit - Create your first data web-apps (only!) with Python 📊💻🐍
    Опубликовано: 2 года назад
  • Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out. 3 года назад
    Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out.
    Опубликовано: 3 года назад
  • Building Production RAG Over Complex Documents 1 год назад
    Building Production RAG Over Complex Documents
    Опубликовано: 1 год назад
  • Code a Vision LLM Agent that plays GeoGuessr using your PC (GPT-4o, Claude 3.5, and Gemini 1.5) 1 год назад
    Code a Vision LLM Agent that plays GeoGuessr using your PC (GPT-4o, Claude 3.5, and Gemini 1.5)
    Опубликовано: 1 год назад
  • GPT-4 Turbo Agent Plays the 1vs1 Snake Game (Python webapp) - Your AI Portfolio #1 2 года назад
    GPT-4 Turbo Agent Plays the 1vs1 Snake Game (Python webapp) - Your AI Portfolio #1
    Опубликовано: 2 года назад
  • Ollama Course – Build AI Apps Locally 1 год назад
    Ollama Course – Build AI Apps Locally
    Опубликовано: 1 год назад
  • Code your online Multimodal ChatGPT App in Python (GPT-4o API with Images and Audio) 1 год назад
    Code your online Multimodal ChatGPT App in Python (GPT-4o API with Images and Audio)
    Опубликовано: 1 год назад
  • neo4j  langchain graphdb tutorial for beginners #neo4j #graphdb #knowledgegraph 2 недели назад
    neo4j langchain graphdb tutorial for beginners #neo4j #graphdb #knowledgegraph
    Опубликовано: 2 недели назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5