scientifico, Scipy per il calcolo avanzato e Pybrain per l'apprendimento automatico (Python Machine Learning PyBrain : un algoritmo flessibile, semplice ma efficace per le attività di machine learning . È anche una libreria modulare di Machine Learning per Python che fornisce una varietà di ambienti predefiniti È open source e la libreria di machine learning generica più popolare. learning e apprendimento automatico che possono aiutare ad analizzare le prestazioni dei singoli dipendenti

Questi software basati su tecniche di Natural Language Processing (NLP) e Machine Learning (ML) sono Il gigante dell'e-commerce utilizza algoritmi di Machine Learning per analizzare i dati di acquisto, Stitch Fix, un servizio di abbigliamento basato sull'IA, ha integrato algoritmi di machine learning per Un esempio è Netflix, che utilizza algoritmi di machine learning per analizzare le abitudini di visione learning avanzati.

un ultimo parametro da conoscere per poter controllare il modo in cui la rete neurale apprende: il “learning Creiamo una rete neurale da zero con Python (3.x nell'esempio sotto). import numpy, random, os lr = 1 #learning

Grazie ai recenti progressi nel deep learning e nell'apprendimento automatico, l'NLP sta diventando sempre

I progetti di machine learning non possono vivere senza dati. È così che possiamo ottenere dati per i nostri progetti di machine learning. Il tuo Primo Programma di Machine Learning con Python e Google Colab Il tuo primo Programma di Deep Learning l'algoritmo Perceptron da zero in Python Implementare le reti neurali ricorrenti (RNN) con Python e Keras Deep di deep learning

Familiarizzare con le Librerie di Machine Learning Le librerie come TensorFlow, PyTorch e Keras sono Piattaforme come Coursera, Udacity e edX offrono corsi specifici su Python e machine learning. 4. Puoi utilizzare diverse tecniche, come il "few-shot learning", dove fornisci al modello alcuni esempi

vengono sviluppati oggi verranno utilizzati per applicazioni che richiedono intelligenza artificiale, deep learning e calcoli di neuro-networking", afferma Dongarra. altri cinque anni prima che i flussi di lavoro HPC esistenti includano molta intelligenza artificiale e deep learning, entrambi i quali avranno requisiti di elaborazione diversi rispetto a quelli attuali.

Prerequisiti : Se non sai cosa è il Machine Learning, clicca qui Se non sai cosa è il Deep Learning,

Fai una valutazione realistica dei costi per assumere ingegneri di talento specializzati in machine learning Sviluppatori AI/ML - I nostri ingegneri di machine learning hanno una profonda padronanza di linguaggi come Python e librerie di deep learning per codificare algoritmi AI all'avanguardia. più efficienti, il nostro team AI ti guiderà attraverso l'integrazione delle tecnologie di machine learning

Utilizzando sofisticati algoritmi di intelligenza artificiale e tecniche di deep learning, questo generatore

che addestrano le macchine a comportarsi come gli umani attraverso l’utilizzo di software di machine learning Un sistema di machine learning chiamato rete neurale analizza i testi a più livelli, processando ripetutamente Tuttavia, la tecnologia OCR ha un potenziale sempre più forte nelle applicazioni di deep learning per

fattoriali giocano un ruolo cruciale nella progettazione e nell'implementazione di algoritmi di machine learning Ad esempio, vengono spesso utilizzati negli algoritmi di deep learning, che sono un tipo di algoritmo Negli algoritmi di deep learning, i dati e i parametri del modello sono spesso rappresentati come tensori Consideriamo un semplice algoritmo di deep learning che prevede il prezzo di una casa in base alla sua learning, si basano su concetti e principi matematici.

dettaglio, abbiamo implementato un sistema di previsione della domanda basato su algoritmi di machine learning

OpenAI() Passo 1: Creare un Assistants API In questo esempio, costruiremo un Assistente tutor di machine learning con le seguenti istruzioni: «Sei un assistente che aiuta con i problemi di codifica del machine learning per Codice ML", instructions="Sei un assistente che aiuta con i problemi di codifica del machine learning caso, formulerò una domanda relativamente comune che uno studente potrebbe porre riguardo al machine learning

Dopo aver esplorato le basi di LangChain e il suo potente abbinamento con Python nei nostri precedenti articoli, è tempo di addentrarci in una caratteristica che eleva il livello dei nostri chatbot o agenti: la memoria. Ebbene si, proprio come noi "esseri umani o animali" possiamo dare ai chatbot o agli agenti autonomi una memoria, la quale può essere di diversi tipi e funzioni. L'integrazione della memoria nei chatbot non solo li rende più intelligenti, ma li rende anche più naturali e utili per gli utenti. In questo articolo, esploreremo come LangChain e Python possono essere utilizzati per integrare la memoria nei chatbot, permettendo loro di ricordare le interazioni passate e di fornire risposte più contestualizzate e pertinenti. Analizzeremo la documentazione ufficiale di LangChain, illustrando passo dopo passo come implementare la memoria nei tuoi chatbot Cos'è la memoria in LangChain e Python? La memoria è un elemento fondamentale quando si tratta di chatbot. Ma cosa significa esattamente? Bene, in LangChain, la memoria è strettamente legata al concetto di stato. Quando un utente interagisce con un modello di linguaggio, queste interazioni vengono catturate e storicizzate. Questo processo di cattura e conservazione delle informazioni è essenzialmente ciò che costituisce la memoria in LangChain. Ora, potresti chiederti: "Come può essere utilizzata questa memoria?" LangChain offre due modi principali per utilizzare la memoria. Uno è attraverso le funzioni autonome, che estraggono informazioni da una sequenza di messaggi. L'altro è attraverso l'uso della memoria all'interno di una catena, che discuteremo più avanti. Inoltre, la memoria può restituire diverse forme di informazione. Ad esempio, potrebbe restituire gli N messaggi più recenti oppure un riassunto di tutti i messaggi precedenti. Questa informazione può essere una stringa o una lista di messaggi. Ecco un esempio di codice Python che mostra come creare una struttura di memoria base: from langchain.memory import ChatMessageHistory # Crea una nuova istanza di ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() # Aggiungi un messaggio dell'utente e un messaggio dell'IA alla storia history.add_user_message("Ciao!") history.add_ai_message("Salve, come posso aiutarti oggi?") # Stampa la storia dei messaggi print(history.messages) ChatMessageHistory: Gestione dei messaggi In LangChain, la gestione dei messaggi avviene tramite la classe ChatMessageHistory. Questa classe è un componente fondamentale del modulo di memoria ed è responsabile della registrazione e della gestione dei messaggi scambiati durante una conversazione tra l'utente e l'IA. È importante notare che questa classe è utilizzata non solo per conservare i messaggi, ma anche per fornire metodi per aggiungere nuovi messaggi alla conversazione e per estrarre tutti i messaggi esistenti. L'uso di ChatMessageHistory inizia con la creazione di una nuova istanza della classe. Questa nuova istanza rappresenta una conversazione vuota pronta a contenere messaggi. A partire da qui, l'interazione con ChatMessageHistory avviene principalmente attraverso due metodi: add_user_message e add_ai_message. Questi metodi permettono rispettivamente di aggiungere un messaggio dell'utente e un messaggio dell'IA alla conversazione. Ogni messaggio aggiunto alla conversazione viene memorizzato in un formato specifico. I messaggi dell'utente vengono memorizzati come istanze della classe HumanMessage, mentre i messaggi dell'IA vengono memorizzati come istanze della classe AIMessage. Queste classi contengono informazioni come il contenuto del messaggio e altre informazioni aggiuntive che potrebbero essere utili per gestire la conversazione. Una volta che i messaggi sono stati aggiunti alla conversazione, possono essere recuperati utilizzando la proprietà messages di ChatMessageHistory. Questa proprietà restituisce una lista di tutti i messaggi nella conversazione, conservando l'ordine in cui sono stati aggiunti. Ecco un esempio di come si può utilizzare ChatMessageHistory per gestire i messaggi di una conversazione: from langchain.memory import ChatMessageHistory # Crea una nuova istanza di ChatMessageHistory history = ChatMessageHistory() # Aggiungi alcuni messaggi alla storia history.add_user_message("Ciao, come stai?") history.add_ai_message("Sto bene, grazie! E tu?") # Stampa tutti i messaggi nella storia for message in history.messages: print(message.content) ConversationBufferMemory: Salvare e recuperare i messaggi La classe ConversationBufferMemory è un'altra parte importante del modulo di memoria in LangChain. Questa classe funge da contenitore per una conversazione, e fornisce metodi per aggiungere messaggi alla conversazione e per caricare le variabili di memoria. A differenza di ChatMessageHistory, ConversationBufferMemory non solo conserva i messaggi, ma li estrae anche in una forma utilizzabile. In particolare, ConversationBufferMemory può estrarre i messaggi come una stringa unica o come una lista di messaggi. Questo può essere utile in diverse situazioni, ad esempio quando si desidera presentare all'utente un riassunto della conversazione, o quando si desidera analizzare i messaggi individualmente. L'uso di ConversationBufferMemory è molto simile a quello di ChatMessageHistory. Iniziamo creando una nuova istanza di ConversationBufferMemory, poi utilizziamo i metodi add_user_message e add_ai_message per aggiungere messaggi alla conversazione. Questi metodi funzionano esattamente come i loro corrispettivi in ChatMessageHistory. Una volta che i messaggi sono stati aggiunti, possiamo utilizzare il metodo load_memory_variables per estrarre i messaggi. Questo metodo restituisce un dizionario con i messaggi estratti. Se abbiamo scelto di estrarre i messaggi come una stringa, il dizionario conterrà una stringa unica con tutti i messaggi. Se invece abbiamo scelto di estrarre i messaggi come una lista, il dizionario conterrà una lista di messaggi. Ecco un esempio di come si può utilizzare ConversationBufferMemory per salvare e recuperare i messaggi di una conversazione: from langchain.memory import ConversationBufferMemory # Crea una nuova istanza di ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() # Aggiungi alcuni messaggi alla memoria memory.chat_memory.add_user_message("Ciao, come stai?") memory.chat_memory.add_ai_message("Sto bene, grazie! E tu?") # Carica le variabili di memoria e stampa i messaggi memory_variables = memory.load_memory_variables({}) print(memory_variables['history']) Utilizzo della memoria in una Catena o Chain Le classi ChatMessageHistory e ConversationBufferMemory sono fondamentali per gestire i messaggi all'interno di una singola conversazione. Tuttavia, in molti casi, potrebbe essere necessario gestire più conversazioni contemporaneamente. In LangChain, questo può essere ottenuto utilizzando il concetto di "catena". Una "catena" in LangChain rappresenta un flusso di lavoro complesso che coinvolge più modelli di linguaggio e più conversazioni. Ogni catena ha un'istanza di ConversationBufferMemory associata, che viene utilizzata per gestire i messaggi all'interno della catena. Questo permette di gestire facilmente conversazioni complesse e di mantenere un contesto coerente tra diverse conversazioni. L'uso di ConversationBufferMemory in una catena è molto simile al suo uso in una conversazione singola. Iniziamo creando una nuova catena e una nuova istanza di ConversationBufferMemory. Poi, come prima, utilizziamo i metodi add_user_message e add_ai_message per aggiungere messaggi alla conversazione. Infine, utilizziamo il metodo load_memory_variables per estrarre i messaggi. Ecco un esempio di come si può utilizzare ConversationBufferMemory in una catena: from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import ConversationChain from langchain.memory import ConversationBufferMemory # Crea una nuova istanza di OpenAI e ConversationBufferMemory llm = OpenAI(temperature=0) memory = ConversationBufferMemory() # Crea una nuova catena conversation = ConversationChain(llm=llm, verbose=True, memory=memory) # Inizia una nuova conversazione nella catena conversation.predict(input="Ciao, come stai?") In questo esempio, creiamo una nuova catena con un modello di linguaggio OpenAI e una nuova istanza di ConversationBufferMemory. Poi, iniziamo una nuova conversazione nella catena utilizzando il metodo predict. Applicazione della Memoria in un Progetto di Marketing con LangChain Per capire come utilizzare la memoria in un progetto di marketing con LangChain, consideriamo l'esempio di un chatbot progettato per rispondere alle domande dei clienti. Per prima cosa, importiamo le classi necessarie. Useremo ConversationBufferMemory per gestire la memoria della conversazione e LLMChain per gestire la catena di produzione del linguaggio: from langchain.memory import ConversationBufferMemory from langchain import OpenAI, LLMChain, PromptTemplate Dobbiamo poi creare un template di sollecitazione che preveda una conversazione tra il chatbot e un umano. Questo template avrà due variabili di input: una per l'input effettivo dell'utente e una per l'input proveniente dalla classe di memoria. È importante che le chiavi nel PromptTemplate e nel ConversationBufferMemory corrispondano (chat_history): template = """Sei un chatbot esperto di marketing che sta avendo una conversazione con un umano. Il tuo scopo è quello di rispondere solo alle domande inerenti ai nostri prodotti [Borse, Magliette] e indirizzare i clienti sulle pagine prodotto [urlBorlse.com , urlMagliette.com] {chat_history} Umano: {human_input} Chatbot:""" prompt = PromptTemplate( input_variables=["chat_history", "human_input"], template=template ) memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history") Ora possiamo creare la nostra LLMChain, specificando il modello del linguaggio (llm), il template del prompt (prompt), la modalità verbosa (verbose), e la memoria (memory): llm_chain = LLMChain( llm=OpenAI(), prompt=prompt, verbose=True, memory=memory, ) Con la catena configurata, possiamo iniziare a fare previsioni. Ad esempio, potremmo iniziare una conversazione con l'input "Ciao": llm_chain.predict(human_input="Ciao") La risposta del chatbot potrebbe essere: "Ciao, come stai oggi? Posso aiutarti a scegliere cosa preferisci tra Borse e Magliette ?" Se poi chiediamo "Tutto bene grazie, sai dove posso trovare informazioni sulle Borse ?" la catena di memoria ricorderà la conversazione precedente e la includerà nel prompt per la prossima previsione. In questo modo, il chatbot sarà in grado di gestire una conversazione coerente e continuativa con gli utenti, migliorando così l'efficacia delle sue interazioni in un contesto di marketing. Conclusioni sulla gestione della memoria con LangChian In conclusione, la memoria è un componente fondamentale di un chatbot, e LangChain fornisce diverse strutture e strumenti per gestire la memoria in modo efficace. Attraverso l'uso di classi come ChatMessageHistory e ConversationBufferMemory, è possibile catturare e conservare le interazioni dell'utente con l'IA, e utilizzare queste informazioni per guidare le risposte future dell'IA. Spero che queste informazioni ti aiutino a costruire chatbot più intelligenti e capaci!