Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python

Автор: James Briggs

Загружено: 2022-12-14

Просмотров: 40570

Описание:

Generative question-answering focuses on the generation of multi-sentence answers to open-ended questions. It usually works by searching massive document stores for relevant information and then using it to generate answers synthetically. This tutorial demonstrates how to build a question-answering system using generative AI.

🌲 Pinecone example:
https://github.com/pinecone-io/exampl...

🤖 70% Discount on the NLP With Transformers in Python course:
https://bit.ly/nlp-transformers

🎉 Subscribe for Article and Video Updates!
  / subscribe  
  / membership  

👾 Discord:
  / discord  

00:00 What is generative AI and Q&A?
01:02 Generative question-answering architecture
04:36 Getting code and prerequisites
05:06 Data preprocessing
07:41 Embedding and indexing text
13:50 BART text generation model
14:52 Querying with generative question-answering
17:45 Asking questions and getting results
21:29 Final notes

Open Source Generative AI in Question-Answering (NLP) using Python

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

array(10) { [0]=> object(stdClass)#5523 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "OafUcJ2Eeo8" ["related_video_title"]=> string(28) "GPT 4: Hands on with the API" ["posted_time"]=> string(21) "2 года назад" ["channelName"]=> string(12) "James Briggs" } [1]=> object(stdClass)#5496 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "8KrTO9bS91s" ["related_video_title"]=> string(94) "Complete Tutorial on Vector Database - Learn ChromaDB, Pinecone & Weaviate | Generative AI" ["posted_time"]=> string(19) "1 год назад" ["channelName"]=> string(11) "DSwithBappy" } [2]=> object(stdClass)#5521 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "Uft4VwGm5qs" ["related_video_title"]=> string(35) "What is MCP and Why You Need It NOW" ["posted_time"]=> string(25) "4 недели назад" ["channelName"]=> string(10) "Kenny Liao" } [3]=> object(stdClass)#5528 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "6SbvLMFlhNY" ["related_video_title"]=> string(87) "Mistral Reasoning Model, Gemini 2.5 Update, FLUX.1 Kontext [Max], Meta's Spending Spree" ["posted_time"]=> string(23) "7 часов назад" ["channelName"]=> string(14) "Matthew Berman" } [4]=> object(stdClass)#5507 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "6ppxd9lp-X0" ["related_video_title"]=> string(97) "Question Answering | NLP | QA | Tranformer | Natural Language Processing | Python | Theory | Code" ["posted_time"]=> string(21) "2 года назад" ["channelName"]=> string(11) "Spencer Pao" } [5]=> object(stdClass)#5525 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "eqOfr4AGLk8" ["related_video_title"]=> string(74) "LangChain Data Loaders, Tokenizers, Chunking, and Datasets - Data Prep 101" ["posted_time"]=> string(21) "2 года назад" ["channelName"]=> string(12) "James Briggs" } [6]=> object(stdClass)#5520 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "RflBcK0oDH0" ["related_video_title"]=> string(58) "Prompt Templates for GPT 3.5 and other LLMs - LangChain #2" ["posted_time"]=> string(21) "2 года назад" ["channelName"]=> string(12) "James Briggs" } [7]=> object(stdClass)#5530 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "avsVjCMajOI" ["related_video_title"]=> string(58) "Я Собрал Все Блоки в Майнкрафте!" ["posted_time"]=> string(21) "1 день назад" ["channelName"]=> string(25) "Carvs На Русском" } [8]=> object(stdClass)#5506 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "pEYfD5aVrRI" ["related_video_title"]=> string(46) "Generating Sentences with n-grams using Python" ["posted_time"]=> string(21) "3 года назад" ["channelName"]=> string(15) "Douglas Starnes" } [9]=> object(stdClass)#5524 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "s7pnANMPigg" ["related_video_title"]=> string(119) "Как Telegram связан с ФСБ? Что это значит лично для вас? Расследование" ["posted_time"]=> string(19) "2 дня назад" ["channelName"]=> string(27) "Важные истории" } }
GPT 4: Hands on with the API

GPT 4: Hands on with the API

Complete Tutorial on Vector Database - Learn ChromaDB, Pinecone & Weaviate | Generative AI

Complete Tutorial on Vector Database - Learn ChromaDB, Pinecone & Weaviate | Generative AI

What is MCP and Why You Need It NOW

What is MCP and Why You Need It NOW

Mistral Reasoning Model, Gemini 2.5 Update, FLUX.1 Kontext [Max], Meta's Spending Spree

Mistral Reasoning Model, Gemini 2.5 Update, FLUX.1 Kontext [Max], Meta's Spending Spree

Question Answering | NLP | QA | Tranformer | Natural Language Processing | Python | Theory | Code

Question Answering | NLP | QA | Tranformer | Natural Language Processing | Python | Theory | Code

LangChain Data Loaders, Tokenizers, Chunking, and Datasets - Data Prep 101

LangChain Data Loaders, Tokenizers, Chunking, and Datasets - Data Prep 101

Prompt Templates for GPT 3.5 and other LLMs - LangChain #2

Prompt Templates for GPT 3.5 and other LLMs - LangChain #2

Я Собрал Все Блоки в Майнкрафте!

Я Собрал Все Блоки в Майнкрафте!

Generating Sentences with n-grams using Python

Generating Sentences with n-grams using Python

Как Telegram связан с ФСБ? Что это значит лично для вас? Расследование

Как Telegram связан с ФСБ? Что это значит лично для вас? Расследование

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]