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你好。你好。大家好。我能听见。你好。大家好。快告诉我我能听见。是的，抱歉给您带来不便。我们将在几分钟内开始。现在一切都好。所以实际上有一些问题。流以纵向模式开始，我之前无法将其更改为横向模式，但现在一切都正常了。所以我们将在 1 到 2 分钟内开始会议，以便每个人都能加入。好的。确切的 7:30 我们将开始这次会议，确切的 7:30。抱歉给您带来不便，各位。我们将在确切的 7:30 开始。现在一切都好。本次会议大约需要 30 到 40 分钟或 45 分钟。好的。我不会花太多时间。好的。抱歉给您带来不便，各位。我们将在 1 到 2 分钟内开始。好的。确切的 7:30 我们将开始会议。抱歉给您带来不便。是的。纵向和横向之间存在某种问题。抱歉。但现在已经解决了。所以这不再是问题了，我们很快就会在 7:30 开始会议，以便每个人都能加入。好的。是的，这只是第一天，但之前存在某种问题，因此我们不得不继续使用第二天的链接，但这是第一天，所以请放心。实际上第一天的链接有问题。所以这就是为什么我们在第二天的链接中开始了这次会议，但这是第一天。所以请放心。好的。确切的 7:30 我们将开始会议。快告诉我我的声音是否清晰。好的。依我看，如今人工智能是市场上需求量最大的技能。在我看来，没有别的了。很好。所以我能听见。再等两分钟，然后我们就开始会议。好的。请确保您已经安装了 Python 或 VS Code，如果没有，我不知道 MongoDB，那么我现在该怎么办？别担心，我会解释 MongoDB，如何使用 MongoDB 以及如何连接它，所以这不会有问题。如果您想开始人工智能领域，我建议，强烈建议从基础开始，比如 Python 基础，然后学习所有人工智能和机器学习背后的数学，然后学习机器学习基础，然后深度学习，然后生成式人工智能，代理以及许多其他东西。好的，有 RAG，有大型多模态代理，微调，自适应语言模型，还有很多东西要学。好的，如果您有笔记本电脑，那就太好了，因为您可以同时练习，但如果没有，您也可以稍后练习。对于任何语言来说，数据科学的逻辑都是相同的。只有语法会改变。好的，那么让我们开始会议吧。所以让我快速分享我的屏幕。嗯，我希望我的屏幕现在是可见的。快告诉我各位，我的屏幕现在可见吗？我能听见吗？是的。是的，安装 VS Code 就足够了。什么是 FastAPI 以及我们将要讨论的所有内容。所以请放心。好的。那么，是的，让我们快速开始。是的。所以，是的，抱歉。所以，让我们快速开始会议。所以，所以，首先我会给您一个关于所有三天的简要介绍。所以第一天，我们今天，第一天，我们将了解为什么需要聊天机器人，我们还将构建一个基本的聊天机器人。好的，第二天我们将学习关于我们如何将聊天机器人与 MongoDB 连接，以及我们如何管理数据存储，图表的存储，我们如何存储所有图表，因为如果您知道，在人工智能和机器学习中，我们只需要数据，在人工智能和机器学习中，我们只需要数据，数据是非常非常重要的。好的。所以数据非常重要，在人工智能和机器学习领域，我们只需要数据。所以对我们来说，存储数据非常重要，而且数据是以数十亿、数百万计的价格出售的。好的。就像如果您有足够的数据，一家以该数据为基础的公司，该公司也会从您那里购买数据。所以数据是非常非常重要的。所以在第二天，我们将学习如何存储数据。我希望这一点很清楚。第三天，我们将看到如何部署。我们将如何部署？我们将部署 FastAPI。如何部署以及我们将部署什么？我们将部署 FastAPI。所以如果您中的任何一个人不知道 FastAPI 是什么，那么为什么只使用 MongoDB？因为 MongoDB 是一个 NoSQL 数据库。好的。所以它比较容易理解和连接。好的。所以 MongoDB 在理解、连接和存储数据方面都比较容易。所以这就是为什么我们使用 MongoDB。但是，如果您想进入一个不同的更高层次，您也可以使用其他数据库。我希望这一点很清楚。还有一件事，我们将使用所有免费的 API，所有开源的 API。好的。我们不会使用任何付费 API，以便你们所有人都可以练习。这是三天的日程安排。所以让我们先从第一天开始。所以在人工智能和机器学习领域，最重要的事情，或者最基本的事情，许多面试官都会问，好的，这一点非常重要，我本人也参加了大约 15 到 20 次纯粹基于人工智能的面试，15 到 20 次人工智能面试，面试官总是问我，嘿，Lakshi，你如何才能让聊天机器人达到生产级别？你如何才能让聊天机器人达到生产级别？这是他们问我的主要问题。所以简单的答案是，首先，如果我们有一个聊天机器人，我们需要看看有多少用户在使用聊天机器人，比如我们是做一个供一两个人使用的聊天机器人，还是做一个供成千上万人使用的聊天机器人。好的。所以第一个条件是这个。假设我们只做一个供一两个人使用的聊天机器人。那么我们可以使用一个简单的小型 LM 模型，或者如果我们想做一个非常基础的聊天机器人。那么我们可以使用一个小型 LM 模型。然后，我们首先要做最重要的事情，就是存储所有数据。好的。第二件更重要的事情是，这显然属于高级部分，但我们也可以连接 RAG。如果您不知道 RAG 是什么，它是检索增强生成。这是一个更高级的概念。所以我们显然现在不会讨论它。但是，是的，我们可以让聊天机器人具有可扩展性。我们可以存储数据。我们可以管理数据。我们可以做到，比如，如果 100 个人在某个特定时间发送 100 个请求。那么聊天机器人也不会失败。我们可以使用后台工作进程。聊天机器人有很多事情可以做。聊天机器人不像一个基本项目。您可以尽可能多地升级聊天机器人。好的。您可以尽可能地使聊天机器人完美。我希望这一点很清楚，聊天机器人也是一个很好的项目，如果您能以正确的方式完成它。很好。所以首先，如果您中的任何一个人不知道 LLM 是什么。所以 LLM 是大型语言模型。大型语言模型。所以借助 LLM，一个非常基本的例子是 ChatGPT。好的。或者 Claude 或 Gemini。好的。你们可能都使用过 ChatGPT。好的。所以 ChatGPT 是一个 LLM，大型语言模型。那么什么是大型语言模型？我不会解释，或者如果您想要一个简要的解释。它是一种用于预测下一个词的 Transformer 结构。好的。我知道很多东西都与基础知识无关，但没关系。所以 LLM，您可以得到一个基本示例，ChatGPT。我不会详细解释 LLM 的东西，但为了基本理解，您可以理解 LLM 就是 ChatGPT 或 Claude 或任何大型语言模型。好的。那么我们要做什么？我们要做一个聊天机器人。怎么做？我们将调用一个 LLM，或者我们将调用 ChatGPT。我们将把我们的请求发送给 ChatGPT，说嘿，这是用户消息。这是用户消息。给我输出，然后我们将把输出显示给用户。好的。所以我们将得到输出。所以这就是我们要做的基本聊天机器人。这是第一天，不是第二天，各位。这是训练营的第一天。所以这就是我们要做的基本聊天机器人。现在我们如何获得 ChatGPT 或如何获得这个 LLM？所以我们将使用一个非常著名的开源平台，那就是 Grok。好的。所以我们将使用 Grok。在 Grok 上，您可以找到许多开源的 LM 模型，您也可以使用这些 LM 模型。好的。除了 Grok，我们还将使用 LangChain。那么 LangChain 是什么？LangChain 又是另一个开源平台，用于构建与人工智能或 LM 相关的应用程序。当我们实际使用所有这些东西时，就会更清楚了。好的。所以让我们继续实际操作。所以首先，我将向您展示 Grok 网站。所以，嗯，请给我一秒钟，各位。是的。抱歉。所以，嗯，嗯，是的。在这里。所以我将快速进入 Grok。实际上我在这里已经有账户了。但如果您没有账户，您也可以创建一个 Google 账户。所以这是 Grok，我们将通过它使用我们的开源 LM 模型。好的，它是 Grog GQ，而不是 G。你们中的许多人可能会将其与 G 混淆，但它是 GQ。免费聊天机器人与付费聊天机器人有什么区别？所以一个主要的区别是，如果您正在制作一个付费聊天机器人，那么您将使用付费的 LM，比如 ChatGPT 的付费版本或其他付费的 LM，它们是在更多参数上训练的。但如果您要制作一个免费聊天机器人，您将使用免费的 TF，越多越好。您将不使用付费的 TF。好的。所以正如您所见，我快速地进入了 Grok Cloud。您可以点击“开始构建”来到这里，然后只需登录。现在您可以看到有许多开源的 LM 模型可供您使用，比如 GPOS。这是 ChatGPT 模型。好的。1200 亿参数。这个，如果您能看到这个 120B，我很抱歉，如果您能看到这个 120B 或 20B，那么这基本上是参数，也就是 200 亿参数或 1200 亿参数，这些是模型训练的参数。如果您能看到这个嗯嗯嗯 quen 332b，这意味着这个 quen 3 模型是在 320 亿参数上训练的。我希望这一点很清楚。如果您能看到这个 llama 3.370B。这意味着 llama 3.3 模型是在 700 亿参数上训练的。所以这个 B 代表十亿，B 前面的数字代表参数的数量，也就是 7000 万。好的。我希望这一点很清楚。所以我们将使用 GPT OS 200 亿参数模型。我们也可以使用不同的模型，但现在我只使用这个模型。好的。所以我将快速进入不是仪表板。我将进入文档。我有一个嗯嗯嗯，请稍等。我必须使用的模型是，抱歉，在这里，模型。是的，这是我将要使用的模型，即 GPT OSS 200 亿参数。好的。所以，所以，所以，所以，让我们快速开始，在这里创建一个文件夹。好的。所以我将创建一个名为 chat 的新文件夹，然后我将用 VS Code 打开这个文件夹。好的。所以，首先，我在这里打开了我的 VS Code。我刚刚创建了一个简单的 chat 文件夹，我将在其中完成所有工作。好的。我刚刚在 VS Code 中打开了一个简单的文件夹，我将在其中完成所有工作。我将完成所有编码。所以现在第一件事是，我们必须创建一个虚拟环境。好的。我们必须创建一个虚拟环境。那么什么是虚拟环境？所以让我快速解释一下什么是虚拟环境。好的。用非常简单的话来说。所以，让我们说这是您的环境。这是您的整个环境，您的系统或您的计算机或您的笔记本电脑。好的。现在，让我们说您在这里安装了 numpy。好的。numpy 是一个 Python 库。所以，让我们说您安装了 numpy 版本 1.1.6。好的。这是一个随机版本。所以 numpy 是一个 Python 库，让我们说您在这个版本中安装了它。现在您的一个项目 P1 需要 NumPy 1.1.6。好的。这个确切的版本。但是，让我们说项目 2 需要 NumPy 版本，比如 1.2.6，而不是 1.1.6。好的。1.2.6。好的。假设某个特定的项目 2 需要 NumPy 版本 1.2.6。6。但是您的环境中是 1.1.6。那么您如何更改版本？因为如果您在这里更改版本，那么您的项目一将停止工作。好的。如果您在这里更改版本，那么您的项目一将停止工作。所以这就是为什么我们创建不同的虚拟环境。所以这个项目一将拥有自己的虚拟环境，我们将在其中使用 1.1.6，而这个项目二将拥有自己的虚拟环境，我们将在其中使用 1.2.6，这两个版本将不会相互交互。好的。所以它们都是独立的。我希望这一点很清楚。是的。所以，是的，定义是正确的。一个将所有内容与实际 PC 或笔记本电脑环境变量分开的环境称为虚拟环境。所以 1.1.6 是我只是随机选择的一个库的版本号，仅此而已。好的。所以，让我们快速开始。所以第一件事是，我想创建一个虚拟环境。好的。所以我将转到终端，然后点击新建终端。好的。所以这将在旁边打开一个终端。好的。现在，由于我在 Mac OS 上，首先我们必须创建环境。所以对所有人来说都是一样的。所以我将写 python 3 -m venv env。所以第一个 venv 表示我必须创建一个虚拟环境。好的。第二个 venv 是我的虚拟环境的名称。我也可以给它起另一个名字。比如，我可以给它起 Lux。好的。所以现在这将创建一个名为 Lux 的虚拟环境。但是，假设我想创建一个其他名称，比如，比如 Sky。好的。所以现在我将创建一个名为 Sky 的虚拟环境。但现在我想用 Venv 这个名字来创建它。所以我将简单地写 Venv。是的，我们很快就会创建一个 Python 文件。请稍等片刻，各位。如果屏幕冻结或不清楚，请快点告诉我。各位，快点告诉我屏幕不清楚还是怎么的。很好。很好。所以屏幕很清楚。所以，是的。如果您想练习，您可以。但这次讲座将在 YouTube 上进行。所以您也可以稍后观看录像。好的。如果屏幕模糊，您可以更改质量。所以您可以更改屏幕质量。好的。所以这是我可以通过这个命令创建一个虚拟环境。所以我将点击确定。所以有一个错误。好的。有时我会收到这个错误。所以我将再次创建虚拟环境。是的。所以现在我在这里创建了一个虚拟环境。好的。所以下一件事是，我必须启动我的虚拟环境。好的。所以如果您也在 Mac OS 上。好的。那么您必须写命令 source venv/bin/activate。好的。所以如果您在 Mac OS 上，那么您必须写这个命令来激活您的虚拟环境。好的。在我的情况下，它已经激活了。但如果您在 Mac OS 上，您必须写这个命令来激活您的虚拟环境。但如果您在 Windows 或 Linux 上，您可以写嗯，命令是什么？是的，v nv/scripts/activivate。好的。所以这是 Windows 的命令，如果我没记错的话。所以借助这个命令，您也可以在 Windows 上激活您的虚拟环境。是的，这是 Windows 的命令，当您想在 Windows 上激活您的虚拟环境时。如果您在 Windows 上工作，那么这是激活您的虚拟环境的命令。但如果您在 Mac OS 上，那么您可以简单地使用 source venv/pin/activate。我希望这一点很清楚。在激活之前，您必须简单地创建虚拟环境，仅此而已。好的。请注意脚本。好的。在 Windows 命令中，Windows 命令是 venv/cripts。所以在这里的 scripts 中，s 是大写的。所以请注意这一点，各位。好的，很好。所以，这就是如何创建和激活您自己的虚拟环境。现在，下一件事是，我们将创建一个 requirements 文件。好的。我们将在其中创建一个 requirements 文件，我们将在此文件中写下项目所需的所有需求。在这里，在 requirements 文件中，我们将写下项目所需的所有库，而不是需求，而是所有库。所以首先，我将安装 numpy。好的。numpy 是一个库，基本上它用于处理向量或矩阵。然后我们使用 numpy 库。第二件事我们将使用 LangChain。我之前已经告诉过您，LangChain 是一个开源平台，用于构建与人工智能或 LM 相关的应用程序。好的。然后我们必须安装 LangChain Grok。那么这个 LangChain Grok 是什么？所以这个又是一个库，用于访问这个 Grok。好的。它是一个用于访问这些 Grok 模型的库。我希望这一点很清楚。然后下一个我们想要的库是 LangChain Core 和 LangChain Community。抱歉，各位。所以，是的，这些是我们现在需要的所有库。好的。稍后如果您想要其他库，我们将安装它们。好的。但这些是我们现在需要的库。如果您想创建虚拟环境，命令是 python 3 -m venv 虚拟环境名称。是的，本次讲座在直播结束后也会提供。如果您使用 Google Colab，它是一样的。您可以以不同的方式安装这些库。但是的，它也可以在 Google Colab 上运行。但最终，因为我们必须部署它，对吧？所以我们必须只使用 VS Code。所以这就是为什么我一开始也使用它。LangChain 我将向您展示。等等。所以 LangChain 是一个开源平台或库，它基本上用于处理与 LM 相关的应用程序。好的。当您调用一些 LLM 时，当您处理数据时，比如提取数据或少量数据处理，有时也存储数据。所以在这些时候，我们使用 LangChain。我希望这一点很清楚。好的。所以这些是需求。现在我必须在我的虚拟环境中安装这些需求。对吧？所以我将在终端中写 pip install。好的。在终端中，我将写 pip install -r requirements.txt。好的。在终端中，我将写 pip install -r requirements.txt。是的，如果您还没有安装 Python 扩展，您确实需要安装它。好的，很好。所以，这是安装所有需求，所有这些库的命令。所以我将快速运行它。所以正如您所见，所有库都正在我的虚拟环境中安装。好的。而且，是的。所以所有库现在都已安装在我的虚拟环境中。现在第三件事，现在第三件事，正如我们所知，我们将访问这个 OpenAI 模型，对吧？我们将访问这个 OpenAI 模型，对吧？那么我如何访问这个 OpenAI 模型？我们需要某种 API 密钥。好的。通过它我们可以访问这个模型。好的。所以要获取那个 API 密钥，我将进入 Grok，如果您能看到右上角的 API 密钥。好的。所以您必须进入这个 API 密钥部分，然后您可以简单地创建一个新的 API 密钥。好的。创建 API 密钥。比如，我将给它起个名字，Chatbot。好的。新的过期时间。或者我将设置过期时间为，比如 7 天。好的。因为我认为 7 天后我不会需要这个 API 密钥。所以我会提交，它会需要一分钟，正如您所见，我在这里得到了我的 API 密钥。好的。所以你们所有人都可以免费生成这个 API 密钥。所以只需进入 Grok 并做同样的事情，您就可以免费获得您的 API 密钥。好的。现在请正确复制这个 API 密钥，因为您只能看到一次这个 API 密钥。所以复制这个 API 密钥。进入您的 VS Code。好的。进入您的 VS Code。在那里创建一个名为 env 的文件。好的。在那里创建一个名为 env 的文件。写下 Grok API key = 然后简单地粘贴您的 API 密钥。好的。所以这就是您现在保存 API 密钥的方式。API 密钥用于访问某些东西。好的。比如，如果我想访问那个特定的 GPT OSS 模型。那么我必须先访问 Grok，对吧？所以要访问 Grok，我需要某种身份验证令牌来访问它，比如嘿，我是 Luxia。我要访问这个。好的。所以为此，我将获得一个特定的 API 密钥。我希望这一点很清楚。是的，我没有购买任何东西。所有东西都是开源的。API 过期日期实际上意味着这个 API 密钥只有 7 天的有效期，因为我不需要这个项目，比如如果您在简历或 CV 上使用这个项目，那么不要设置过期日期。但我认为 7 天后我不会需要这个 API 密钥。因为训练营只有 3 天，所以我不会需要这个 API 密钥。所以这就是为什么我设置了 7 天的过期日期，这样 7 天后这个 API 密钥将不再使用。好的。它将被撤销。好的。要获取 API 密钥，只需进入 Grok。好的。只需进入 Grok。之后，来到这个 API 密钥部分。好的。点击这个 API 密钥并创建一个新的 API 密钥。只需给您的 API 密钥起一个随机名称。如果您想要一个过期日期，您可以设置。否则，只需选择无过期时间并提交，您就会得到您的 API 密钥。我希望这一点很清楚。我希望这一点很清楚。到目前为止一切都清楚还是不清楚？快点告诉我各位。如果到目前为止一切都清楚，请在聊天中快速写下清楚，各位。是的，现在是无过期时间，对吧？所以它不会过期。所以您可以只选择无过期时间。是的，您可以在 Windows 上使用所有这些，比如 pip install 命令和所有这些命令。没问题。是的，如果 API 密钥被撤销，您可以创建一个新的。您已经可以看到我的一个 API 密钥已被撤销。所以您可以随时使用一个新的。是的，您可以使用 Gemini 和 OpenAI 的 API 密钥，但实际上那些是付费的。所以这是一个免费版本，通过它我们可以访问 LM 模型。所以这就是为什么我使用它，因为你们中的许多人可能无法使用付费 API 密钥。好的。这就是为什么这是免费版本。要创建 API 密钥，您只需来到这个 API 密钥部分。点击创建 API 密钥，然后输入名称并提交，您就会得到您的 API 密钥。所以我希望现在清楚我们如何创建了 API 密钥。所以现在所有的设置都完成了，我们可以开始编码部分了。所以我将创建一个 Python 文件，比如 app.py。好的。我将创建一个 Python 文件，即 app.py。安装需求的命令是 pip install -r requirements.txt。好的，它是 pip install -r requirements.txt。我希望这一点很清楚。如果到目前为止一切都清楚，请在聊天中快速写下清楚，各位，我们将继续前进。是的，这是 env 文件。我只是简单地写了 Grok API key = 然后这是我的 API 密钥。好的。所以这个 API 密钥是免费的。所以您只需进入 Grok，您就可以获得您自己的 API 密钥。是的，您必须复制那个 API 密钥。是的，这些都是需求。我们现在还没有使用更多需求。现在我们唯一的需求是 LangChain，它很重要，是 LangChain，LangChain Grok，LangChain Core 和 LangChain Community。好的，很好。所以，让我们继续开始编码部分。所以首先，在 Python 中，我们总是导入库。好的。所以我们将导入 OS。好的。下一个我们将要导入的库是，抱歉，从 env。我将导入 load_.env。所以你们中的许多人问我，先生，什么是 load_.env。所以借助这个 load_.env，我们可以简单地获取所有 env 文件夹。好的。所以您可以访问我们文件夹中存在于这个 env 文件中的所有环境变量。好的。然后，然后，然后，我们将使用从 lang chain croc。我将导入 chat croc。好的。所以 chat block 是一个函数，通过它我们将调用我们的 LM 模型。我希望这一点很清楚。然后下一件事我们将使用，好的，我稍后会解释。现在我将使用 load env 来加载所有这些 env.py。好的。要加载所有这些 env.py，我将写 load env。下一件事是我将获取我的 Grok API 密钥。Grok API key = OS.get envi key。我希望这一点很清楚。好的。所以现在我的 API 密钥在这个变量 Grok API key 中。我希望这一点对你们来说很清楚。我希望这一点对你们来说很清楚。所以，而不是 app py，让我们做一件事。我将创建一个 um notebook.ipv sorry notebook.ipynp 文件。好的。我将创建一个 ipyv 文件代码，我必须安装。好的，稍后参考。所以，我希望这一点很清楚。首先，快点告诉我各位，到目前为止这一切都清楚吗？我什么都没做。我导入了 OS，也就是操作系统。我只是导入了 OS 和 env 来导入我 app.py 中的所有环境变量，并且我将 croc API key 初始化为实际的 croc API key。放大屏幕。我希望这一点还可以。好的。所以，让我们继续。现在下一件事是，我们必须创建一个提示。好的。那么什么是提示？所以提示是我们发送给 LLM 的一种消息。提示是我们发送给 LLM 的一种消息，在实际用户消息之前。好的。所以，让我们做提示。在提示之前，我将向您展示 API 如何实际工作。好的。LM 如何实际工作。所以，让我们说，让我们说，让我们说我正在使用，所以 = chat gro 我将使用 API key 作为 croc API key，并且我将使用 model = 我已经告诉过您我将要使用的模型，我将使用 docs，然后在这里我将进入 models，我将使用这个 open air GP oss 20 billion model。好的。所以，我将使用这个模型，200 亿参数模型。好的。所以这是我将要使用的模型。嗯，而不是 chart，让我们给它起个名字 LM。好的。LM。所以现在每当我做类似 lm.invoke llm llm.t.invoke 的事情，比如我写，我写同样的文本，法国的首都是什么？好的。然后我将运行这个 cell app py。您可以看到，您可以看到，嗯，好的，我必须打印它，抱歉，抱歉。所以我将把它保存在 response = lmin invoke 下，我也会打印 response。好的。现在我将保存它并快速运行它。所以您可以看到我得到了很多数据。我必须稍微缩小一点。好的。所以正如您所见，首先是内容。好的。所以内容，法国的首都是巴黎。然后其他是附加的 quaks 或我们可以称之为元数据。好的。如果我们只想要内容，我可以简单地写 response.content。为什么是 response.content？因为您可以看到这里的输出只在内容部分。对吧？法国的首都是巴黎。它只在内容部分。所以我可以简单地写 response.content。现在我将运行它。您可以看到输出。法国的首都是巴黎。好的。让我们问另一个问题。比如嗯嗯嗯，如何做俯卧撑。好的。如何做俯卧撑？好的。我问了一个非常简单的问题。如何做俯卧撑？我将保存它并再次运行它。您可以看到这里的输出。所以，它给了我一个非常大的输出。嗯嗯，输出从某种程度上开始，比如俯卧撑是一个经典的自重练习，它需要胸部、肩膀、三头肌和大量的信息。所以这就是聊天机器人如何工作，我们发送一些查询，一些用户消息给 LLM，然后我们从 LM 获取响应。我希望这一点很清楚。那么我需要每七天生成一次 API 密钥吗？不，您不必每七天生成一次 API 密钥。您可以简单地点击那里的无过期时间。这样您的过期时间，比如 API 密钥就不会过期。如果到目前为止一切都清楚，请在聊天中快速写下清楚，各位，因为接下来我们要做的就是添加提示和输出解析器以及所有东西。那么在印度卖一个聊天机器人能赚多少钱？所以，聊天机器人现在是一个非常基本的需求，比如所有的网站或应用程序都需要一个聊天机器人。所以有很多初创公司处于早期阶段，它们需要某种聊天机器人和人工智能模型，但它们没有这方面的知识。所以，是的，如果您以非常基础的价格出售，您可以卖给初创公司等等。不，这些没有存储在 Lang Grok 中。那么我们在做什么？我们发送用户查询。这就像如何做俯卧撑。这是一个用户查询。这是我问的问题。我是用户，对吧？所以这是我问的问题。所以我们将这些用户查询或这些问题发送给 LLM，发送给大型语言模型，或者我们可以说发送给 ChatGPT，因为我们现在间接使用 ChatGPT 作为我们的开源模型。所以我们可以说，我们将这些查询发送给 ChatGPT，然后我们从那里获得输出，然后我们在这里显示输出。这是我们正在工作的基本流程。好的。所以现在这就像它将处理所有查询。但是，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，如果，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you want to make a chatbot that only tells jokes, or you have to make a chatbot that answers based on some kind of reasoning or something or some kind of research, or you have to make a chatbot that will work only on your website, like that will have the data of only your website and nothing else. So how to make those types of chatbot? Yes, all of this is free and yes you can use Grok for production, like there are paid plans of Grok which you can use for production. No. So if you want to get more question answers, so I I'm going to teach how can we do that as well. Okay. So let's move ahead. So as you can see this is simply how we can access the chatbot. Okay. So next thing we are going to learn is how can we get a prompt. Okay. How can we write a prompt? So for that I'm going to import a library from lang chain core dot prompts I am going to import chat prompt template. Okay from langchen_c code.prompts I'm going to import chat prompt template. Okay. So with the help of this chat prompt template we can use the prompts. So now I have to set up the prompt first. Okay. So I will write prompt is equal to chat prompt template dot from messages. Okay. Chat prompt template dot from messages. Now under this I have to write two types of prompt. The first one is the system prompt and the second one is the user prompt. Okay, I have to write over here two types of prompt. The first one is the system prompt and the second one is the user prompt. The system prompt is the prompt that will be sent before the query and the user prompt is the user query only nothing else. Okay. So in the system prompt let's say I want to make a joke bot. Okay. I have done this in a previous boot camp of mine as well. But let's say I want to make a joke bot. Okay. So I will simply write system and I will write uh sorry I will write I will write over here you are a joke bot. give me a joke. Okay. Or if I don't want to create a joke bot, I want to create something else. So let's say you are a fitness bot. Okay. Tell me the answer uh with respect to the fitness things. Okay, this is a random prompt that I have written over here. But to make a more advanced part, your prompt should be more and more accurate and precise. Okay, so this is a very basic and random kind of prompt that I have written. The next thing I have to give is a human prompt or the user prompt. Okay. So I will write over here user. You can also write human as well. And I will simply write questions. I will simply write question. Okay. So this is how we can create a prompt. Okay. Now we will attach this prompt. Now we will attach this prompt to our llm. Okay, I'll simply write chain. Okay, chain is equal to prompt then all symbol then lm. Why I am writing prompt before? Because I want that I will send the prompt before after that I will send the lm or the user message. Okay, before I want to send the prompt only. Okay, that is why I have written prompt over here before lm. Now let's say let's say response equal to chain.invoke this. Okay, let's quickly run this. I will save it first of all and I will run it now. So as you can see uh the question is same how to do push-ups and now it gave me a little different answer like start in the plank position. The second point is enhance the core. The third point is lower your body and everything. Let's say if I want to get some kind of different prompt, I can write you are a diet specialist. Give me the output accordingly. Okay. So let's say I've changed my prompt this time and I will run this again. So this time it is giving me uh first of all it is giving me the technique after that you can see it is giving me balanced routine and also the nutrients why I what why it matters like it is giving me a proper diet plan like nutrition for push-up performance and putting it all together a four-week simple plan it is giving me a post recovery uh sample and everything. Okay. So it is giving me a diet plan as well. Why? Because I have changed the prompt over here and I have told the LM that you are a diet specialist now. So this is how the prompts matter a lot. The prompt that you are using will change the output totally. I hope this is clear. I hope this is clear guys. Yeah, this is basically for personalizing your uh chatbot. You can say if you want that your chatbot is only made for a specific website, then you have to first scrape that website all the data from that website and you can train or fine-tune the chatbot based on that data only. So that is how the chat bots for a specific websites are made as well. So I hope all of this is clear, right? So it is already 820. So let's wrap up the session today guys. Yeah, right now it is working like chart GP but you can also customize it according to your own. Okay, so this is it for today guys. In the tomorrow session, we are going to make it more and more complex. It will become more and more complex. And what are we going to do is we will also connect it with MongoDB in the upcoming sessions. And we will deploy this as well. I hope this much is clear because we have already reached 820. So we will not consume more time. Yeah, the recording will be there. The GitHub link will be sent after we have done all the things and we have pushed everything on GitHub. So don't worry. No, the chat bots have don't don't have any limit. The responses are not stored anywhere right now. But yes, after we connect MongoDB, all the responses and user queries will be stored. Yeah, you can post it on LinkedIn. So thanks a lot for joining guys. This is it for today. and we will continue tomorrow at 7:00. Okay, thanks a lot for joining and please fill out the attendance form quickly guys as it is very much important for the certificate. Yes, we can use MySQL, Postgress SQL and MongoDB and many more DBs are there. But right now we are using MongoDB because it is a little bit easier to understand or it is a little bit easier to connect as well. Okay. So many of you may know other DBs but we are going to use MongoDB for this boot camp. No, it does not have limit like for the beginning level it does not have limit but if like you make it at the production level and everything so you have to like let's say take a little subscriptions or something. So, env is yeah. So, I have just simply written rock API key and I have pasted my API key over here. Nothing else. Thanks a lot for joining guys. Quickly fill out the attendance form as it is very much important for the certificate part. any other than VS code. All the stuff that we did today, we can also do it on Google Collab as well. But I am more comfortable with VS Code and at the end we have to at the end we have to deploy it as well. So that is why I have started in VS Code only. Yes, I am using free version of Glock. Yeah, the sessions are there on YouTube only. So you can see come and see the sessions anytime on the Devtown YouTube channel. Yes, this form is an attendance form only. So please fill out this form. The attendance form is pinned in the live chat. So please fill out and thanks a lot for joining guys. Yes, you can use PyCharm as well. PyCharm is also a great idea. Right now the responses are not stored and this is the main thing that we are going to learn in the next session that is how can we store the responses some kind of DB and how can connect the DB. So in today's session you can simply practice how can we did how we did the setup and everything and how are we calling the LM and try to change the prompt different like sometimes use different kind of prompt and like try to change the prompt and see how the output changes so that you can you will get to know why the prompt matters a lot. That is why there is a very totally different field known as prompt engineering. Okay. So in that you only understand how can you write the prompts in a more better way. So that is why writing the prompt is a very very important thing. Thanks a lot for joining guys. What is this? Stop fancy thing. Sorry, I don't know. Thanks a lot, guys. Please quickly fill out the attendance form and we'll meet tomorrow at 7:00 sharp. All the uh upcoming boot camps will be all of the information will be updated to you guys through the WhatsApp group soon. Okay. So, please be active on the WhatsApp group or the DevTown community channel as well. invalid input it's showing. So please uh check out the video again. Okay. So maybe you have done some kind of long step. So please check out the video once again. So in today's session just try to use different prompts and see how the output changes. This is the only practice you can do in after today's session. Yes, this form is Google logs only. Thanks a lot for joining guys. We'll meet tomorrow at the same time that is 7:00. Thanks a lot.