Создание приложения искусственного интеллекта с использованием Python больше не ограничивается исследователями машинного обучения. Теперь разработчики могут интегрировать модели большого языка (LLM), создавать помощников, умеющих работать с документами, и автоматизировать многоэтапные рабочие процессы с помощью знакомого Python...
Создание приложения искусственного интеллекта с использованием Python больше не ограничивается исследователями машинного обучения. Теперь разработчики могут интегрировать модели большого языка (LLM), создавать помощников, умеющих работать с документами, и автоматизировать многоэтапные рабочие процессы с помощью знакомых инструментов Python.
Но есть важная разница между получением ответа от LLM API и созданием надежного приложения ИИ.
Работающему приложению требуется правильный дизайн API, проверка входных данных, обработка ошибок, безопасность, наблюдаемость и четкая стратегия управления затратами на модель.
В этом уроке мы создадим приложение AI на Python с использованием FastAPI и LLM API. Затем мы рассмотрим, как расширить его с помощью извлечения дополненной генерации (RAG) и агентного искусственного интеллекта.
Если вы изучаете Gen AI и агентный ИИ в Институте онлайн-обучения Python в Хайдарабаде или сравниваете Gen AI и агентный ИИ с онлайн-курсом Python в Хайдарабаде, концепции, изложенные в этом руководстве, помогут вам понять технологии, используемые при практической разработке приложений ИИ.
Что мы строим?
Мы создадим простой API для ответов на вопросы на базе искусственного интеллекта.
Пользователь отправляет вопрос, серверная часть Python отправляет его в LLM, а приложение возвращает сгенерированный ответ.