AI工程中心仓库介绍

AI工程中心仓库介绍

技术背景

AI工程领域发展迅速，要想处于前沿位置，既需要深入理解相关知识，也需要具备实践经验。GitHub上的patchy631/ai-engineering-hub仓库就是为满足这一需求而创建的，它为不同技能水平的人员提供了在AI工程领域进行实验和取得成功的资源。

实现步骤

利用仓库资源

  1. 学习教程：仓库中包含关于大语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAGs）的深入教程，可通过阅读这些教程来学习相关知识。
  2. 参考应用示例：查看真实世界的AI智能体应用示例，可将这些示例应用到自己的项目中，进行实现、调整和扩展。

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参与贡献

  1. Fork仓库：将仓库Fork到自己的GitHub账户下。
  2. 创建新分支：为自己的贡献创建一个新的分支。
  3. 提交Pull Request：描述所做的改进并提交Pull Request。

核心代码

仓库中并未直接给出核心代码示例，但可以根据其提供的教程和示例，在自己的项目中实现相关代码。例如，使用Python实现大语言模型的简单调用：

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import openai

# 设置API密钥
openai.api_key = "your_api_key"

# 调用大语言模型
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",
    prompt="你的提示信息",
    max_tokens=100
)

print(response.choices[0].text)

最佳实践

  • 对于初学者，可以先从简单的示例开始学习，逐步深入理解教程内容。
  • 参与贡献时，要确保自己的代码符合规范，并详细描述所做的改进，以便审核通过。

常见问题

如何获取API密钥？

对于不同的大语言模型服务提供商，获取API密钥的方式不同。以OpenAI为例，需要在OpenAI官网注册并创建API密钥。

提交的Pull Request未通过审核怎么办？

仔细阅读审核反馈，根据反馈意见对代码或内容进行修改，再次提交Pull Request。