13 คะแนน โดย xguru 2024-02-20 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • เช่นเดียวกับวิธีที่มนุษย์แก้ปัญหา LLM สามารถเรียกใช้ฟังก์ชันและเลือกขั้นตอนถัดไปอย่างชาญฉลาดตามการตอบกลับเพื่อดำเนินงานได้
  • วิธีใช้งาน
    • สร้าง Assistant
    • เพิ่ม Tools (Functions), Knowledge (VectorDB), Storage (DB)
    • ให้บริการด้วย Streamlit, FastAPI, Django เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI

1 ความคิดเห็น

 
edunga1 2024-02-21

ทำตามโค้ดตัวอย่างแล้วมันทำงานได้ดีมาก แต่ก็ไม่ได้เป็นการรันโมเดลบนเครื่องโลคัล แถมก็ไม่ต้องใช้ Open AI API Key เลย เลยไม่แน่ใจว่าใช้ LLM ตัวไหนและใช้อย่างไรบ้างครับ;;

ตัวเครื่องมือเองก็สร้างได้ง่าย แค่บอกวิธีใช้ด้วย docstring มันก็หยิบไปใช้ได้เองอย่างดี เลยรู้สึกน่าทึ่งครับ

def get_html(url: str):  
    """Get the HTML of a webpage.  
  
    Args:  
        url (str): The URL of the webpage.  
  
    Returns:  
        str: The HTML of the webpage.  
    """  
    return get(url).text  
  
  
assistant = Assistant(tools=[get_html], show_tools_calls=True)  
assistant.print_response("`phidata - 함수 호출로 AI 비서를 만드는 툴킷` 사이트의 내용을 3줄 요약해 주세요.", markdown=True)