Retrieval-Augmented Generation (RAG): Виды, Типы и Примеры
Retrieval-Augmented Generation (RAG) — это современная технология искусственного интеллекта, которая совмещает возможности языковых моделей (таких как GPT) и информационно-поисковых систем.
Больше статей
Применение функций в GPT: Подробный обзор с примерами кода
Большие языковые модели, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), продемонстрировали впечатляющие способности в обработке и генерации текста.
Агенты на основе больших языковых моделей (LLM): Обзор, компоненты и примеры реализации
В последние годы большие языковые модели (LLM) стали основой для создания интеллектуальных агентов, способных выполнять сложные задачи, взаимодействовать с пользователями и адаптироваться к различным средам.
Продвинутый гайд: Работа с Excel таблицами в Pandas
В работе с данными часто приходится обрабатывать и анализировать таблицы в формате Excel. Библиотека Pandas, предоставляющая множество возможностей для работы с таблицами, в том числе и в формате Excel, позволяет нам делать это максимально эффективно.
Использование GPT в аналитике данных: Подробный гид с примерами и полезными промтами
Искусственный интеллект (ИИ) быстро становится важным инструментом для аналитики данных, и GPT-модели, такие как ChatGPT от OpenAI, играют значительную роль в этой трансформации.
Как в Python обрабатывать исключения: работа с try, except
Работа с исключениями в Python — одна из ключевых составляющих при написании устойчивого и надёжного кода. Исключения позволяют программе корректно реагировать на неожиданные ошибки, избегая её полного завершения.
Как в Python писать тесты: руководство по unittest
Тестирование — это важный этап разработки программного обеспечения, который позволяет убедиться в корректности работы кода. В Python одним из популярных инструментов для написания модульных тестов является встроенная библиотека unittest.
Как в Python работать с JSON: парсинг и генерация JSON-данных
JSON (JavaScript Object Notation) — это простой формат для хранения и обмена данными, который широко используется в веб-разработке и других областях программирования. Python предоставляет встроенные инструменты для работы с JSON-данными через модуль json.
Как в Python использовать lambda-функции: практическое применение
Lambda-функции в Python — это анонимные функции, которые можно использовать для кратковременных операций без необходимости явно объявлять их.
Как в Python работать с датой и временем: библиотека datetime
Работа с датой и временем — одна из самых распространённых задач при разработке приложений на Python. Язык Python предоставляет мощный модуль для работы с датами и временем — datetime, который поддерживает создание, форматирование и манипуляции с датами, временем, таймзонами и интервалами.