- Opis
- Recenzje
- Autor
- Transkrypt
- Pytania i odpowiedzi
- QA
Wprowadzenie
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w programowaniu zwykle kojarzy się ze skomplikowanymi algorytmami i koniecznością dostępu lub opracowania potężnych ilości danych. Jeszcze do niedawna to skojarzenie było poprawne. Dziś dzięki OpenAI oraz dostępnemu API, wystarczy 30 minut aby stworzyć chat z botem, który jest w stanie zapamiętywać to, o czym z nim rozmawiamy i reagować zgodnie z naszą prośbą. W tym materiale dowiesz się jak możesz go stworzyć z pomocą Node.js (NestJS), PostgreSQL (Prisma), Pinecone (baza wektorowa) oraz API OpenAI. Na koniec stworzymy makro Keyboard Maestro i Shortcut, które umożliwi Ci wchodzenie w interakcję z botem z dowolnego miejsca na Twoim komputerze.
- Połączenie OpenAI API z Node.js (NestJS)
- Podstawowe techniki tworzenia prompt wpływających na generowane odpowiedzi
- Generowanie embedów (listy wektorów) na podstawie własnych danych
- Baza wektorowa Pinecone jako pamięć bota
- Makra Keyboard Maestro i Shortcuts
- Inspiracje i przykłady wykorzystania
OpenAI API
Wykorzystanie API OpenAI nie różni się w żaden sposób od innych. Przesyłając dane i parametry na wskazany endpoint, otrzymujemy odpowiedź wygenerowaną przez model (np. text-da-vinci-003). Na tym jednak możliwości tego API się nie kończą. Przykładem z którego skorzystamy będzie zamiana danych na tzw. embedding (listę wektorów). Dane zapisane w takiej formie będą wstępem do "pamięci" bota i tym samym pierwszym punktem procesu nauki.
Prompt Design
Prompt Engineering to rozwijająca się dziedzina skupiona na projektowaniu systemów zdolnych do skutecznego reagowania na dane wprowadzone przez użytkownika. W przypadku tworzonego przez nas bota, wykorzystamy pewne elementy tego procesu aby zmodyfikować jego domyślne zachowanie oraz przygotowywanie odpowiedzi na podstawie wyłącznie wcześniejszych danych. W przypadku braku wiedzy na jakiś temat, bot będzie nas o tym informował w sarkastyczny sposób lub nawet zwracał informacje w podanym przez nas formacie.
AI z pamięcią
Wysyłając zapytanie do API OpenAI, jesteśmy ograniczeni liczbą znaków. Tworząc bota chcemy uwzględniać nie tylko to aby odpowiadał na nasze pytania ale także uwzględniał przekazany przez nas kontekst, składający się z informacji jakie zapamiętał bot. Problemem jest tutaj wybór, które dane ma brać pod uwagę. Rozwiązanie po które sięgamy w tym warsztacie polega na wykorzystaniu bazy wektorowej (Pinecone), która pełni rolę pamięci oraz bazy lokalnej w której przechowujemy faktyczne informacje. Ich połączenie pozwala na wybranie najbardziej istotnych danych i uwzględnienie ich w kontekście, który pozwoli GPT-3 przygotować odpowiedź.
Inspiracje i źródła
Temat wykorzystania AI w codziennym życiu nie jest nowy ale nabrał szczególnego znaczenia po pojawieniu się ChatGPT. Wiele osób zaczęło wykorzystywać AI do rozwiązywania bieżących problemów i ułatwiania sobie różnych zadań. W tym warsztacie znajdziesz kilka inspiracji, które nakierują Cię na to jak możesz rozwijać swojego własnego, inteligentnego i uczącego się bota.
Dla kogo jest ten kurs?
Warsztat został stworzony z myślą o osobach znających JavaScript i Node.js, chcących postawić pierwsze kroki w praktycznym wykorzystaniu GPT-3 oraz API OpenAI. Poza znajomością JavaScript, konieczne będzie minimum doświadczenia w pracy z API oraz bazami danych (SQL). Po ukończeniu tego warsztatu zyskasz ogólne zrozumienie możliwości GPT-3 oraz umiejętności umożliwiające wpływ na jego zachowanie i generowane odpowiedzi.
Dlaczego wybrać właśnie ten kurs?
- Kurs wideo to najbardziej efektywna a zarazem najprzyjemniejsza forma nauki. Jest on tak prowadzony, byś cały czas mógł go śledzić z zainteresowaniem i zaangażowaniem, a także czerpać satysfakcję ze zdobytej wiedzy!
- Wiedza, którą otrzymujesz w tym kursie, to nie tylko sucha teoria, ale również wskazówki od praktyka z wieloletnim doświadczeniem, dzięki którym dużo łatwiej będzie Ci opanować materiał i pracować efektywniej.
- Uczysz się na praktycznych przykładach. Kurs, który masz przed sobą to esencja praktycznej wiedzy i doświadczenia a także wzorów, które oszczędzą Ci godziny pracy i poszukiwań.
Ten kurs nie posiada jeszcze transkryptu. Choć bardzo się staramy, wygenerowanie transkryptów do wszystkich kursów jest bardzo czasochłonne. W wielu przypadkach wymaga zaangażowania drogiego oprogramowania i godzin pracy przy poprawianiu transkryptu tak, aby był on możliwie jak najlepszy.
Zależy nam na tym, aby przygotować transkrypty do wszystkich naszych treści. To jedyny sposób dla osób niedosłyszących, aby mogły wygodnie uczyć się technologii. Poza tym, transkrypty ułatwiają skanowanie kursu w poszukiwaniu informacji i jego indeksowanie.
Szukamy osób, które mogłyby nam pomóc w poprawianiu transkryptów. Jeśli masz chwilę wolnego czasu i interesuje Cię dany kurs, w zamian za taką pomoc chętnie udostępnimy Ci wybrany materiał. Wyślij swoje zgłoszenie tutaj, jeśli możesz pomóc nam rozwijać platformę.