Тест + Задание
Коллекция промптов для работы с GigaChat
Набор утилит и инструментов, которые упрощают разработку больших языковых моделей
Закрытый аналог библиотеки LangChain, адаптированный для Сбера
OpenSource реализация API GigaChat
1. Что такое GigaChain?
OpenSource реализация API GigaChat
Закрытый аналог библиотеки LangChain, адаптированный для Сбера
Набор утилит и инструментов, которые упрощают разработку больших языковых моделей
Коллекция промптов для работы с GigaChat
Загружать промпты и встраивать их в цепочки обращений к модели
Проводить дообучение GigaChat
Познакомиться с удачно реализованными промптами
Хранить свои промпты в виде JSON и YAML файлов
2. Выберите один или несколько правильных ответов. Зачем нужен хаб промптов?
Хранить свои промпты в виде JSON и YAML файлов
Познакомиться с удачно реализованными промптами
Проводить дообучение GigaChat
Загружать промпты и встраивать их в цепочки обращений к модели
Механизм извлечения информации из больших объёмов данных для генерации ответа на её основе
Механизм анализа больших объёмов данных
Механизм генерации случайных чисел и последовательностей
3. Что такое RAG?
Механизм генерации случайных чисел и последовательностей
Механизм анализа больших объёмов данных
Механизм извлечения информации из больших объёмов данных для генерации ответа на её основе
Построить цепочку с перебором всех способов реализации RAG и выбором максимально релевантного ответа на вопрос
Попробовать различные варианты реализации с разными компонентами GigaChain и выбрать самый подходящий
Загрузить подходящий пайплайн из хаба промптов
4. Как подобрать оптимальную реализацию RAG для своих задач?
Загрузить подходящий пайплайн из хаба промптов
Попробовать различные варианты реализации с разными компонентами GigaChain и выбрать самый подходящий
Построить цепочку с перебором всех способов реализации RAG и выбором максимально релевантного ответа на вопрос
Задание

  1. Получите токен доступа к API GigaChat;
  2. Установите библиотеку GigaChain с помощью pip;
  3. Выполните код, как в этом примере. Суммаризируйте одну-две главы любимой книги или любой текстовый документ.