从网络搜索结果中解析数据往往是一件麻烦事。但如果有一种方法能让这一艰苦的过程变得轻而易举呢?让我们尝试一下 OpenAI 的新人工智能模型吧。
Hilman Ramadhan
在本文中,我们将使用 Python、Langchain 和 OpenAI embeddings 构建一个简单但功能强大的书籍摘要器。
用 DALL-E 3 生成上图。
GPT-3 和 GPT-4 等人工智能模型功能强大,但也有其局限性。其中一个重要的限制就是上下文窗口,它限制了模型在同一时间可以考虑的文本数量。这意味着你不能把整本书输入模型,然后期待得到一个连贯的摘要。此外,处理大量文本的成本也很高。
为了克服这些挑战,我们设计了一种既经济又高效的方法。流程如下:
以下是我们如何将长篇大论的书籍转化为简明扼要的摘要:
通过仅在最后一步使用 GPT-4,我们成功地降低了成本。
现在,让我们来分析一下代码和每个步骤背后的原理。
让我们深入代码,一步步构建我们的摘要器。
你好,我是猫哥。这里每周分享优质的 Python、AI 及通用技术内容,大部分为英文。标题取自其中两则分享,不代表全部内容都是该主题,特此声明。
本周刊由 Python 猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职业和副业的收入。
微信 | 博客 | 邮件 | GitHub | Telegram | Twitter
本周刊的源文件归档在 GitHub 上,已收获 730+ star 好评,如果你也喜欢本周刊,就请给颗 star 支持一下吧:https://github.com/chinesehuazhou/python-weekly
Update your browser to view this website correctly. Update my browser now