1. Einleitung
Willkommen zum ersten Teil unserer zweiteiligen Blogserie zum Erstellen leistungsstarker Anwendungen mit großen Sprachmodellen. In dieser Reihe untersuchen wir, wie diese Modelle zur Entwicklung intelligenter Anwendungen verwendet werden können, um Erkenntnisse aus großen Textdatenmengen zu gewinnen.
In Teil 1 konzentrieren wir uns auf die wichtigsten Schritte der Datenerfassung und -vorverarbeitung. Wir führen Sie durch den Prozess des Scrapens von Daten von der Website der nigerianischen Nationalversammlung, dem Extrahieren relevanter Informationen und dem Speichern dieser für die weitere Analyse und Anwendungsentwicklung.
Unser oberstes Ziel ist es, einen hochentwickelten Discord-Bot zu entwickeln, der die Art und Weise, wie wir mit der riesigen Menge an Texten rund um die nigerianische Nationalversammlung interagieren, revolutioniert. Der Bot wird große Sprachmodelle nutzen, um genaue Antworten auf Benutzerfragen zu geben, was ihn zu einer unschätzbar wertvollen Ressource für den Zugriff auf Informationen und die Gewinnung von Erkenntnissen aus der riesigen Menge verfügbarer Daten macht.
Um dies zu erreichen, werden wir Modal, eine leistungsstarke cloudbasierte Plattform zur Codeausführung, MongoDB Atlas als cloudbasierten Datenbankdienst und AWS S3 zum Speichern der großen Anzahl von PDF-Dateien im Zusammenhang mit Dokumenten der nigerianischen Nationalversammlung nutzen.
In Teil 1 befassen wir uns mit den Feinheiten der Datenerfassung und -vorverarbeitung. Wir zeigen, wie man eine Webseite crawlt, Informationen aus einer HTML-Tabelle extrahiert und die Daten in MongoDB Atlas speichert. Wir zeigen Ihnen auch, wie Sie eine PDF-Datei erstellen und zum späteren Nachschlagen in AWS S3 speichern.
Am Ende von Teil 1 verfügen Sie über eine solide Grundlage in der Datenerfassung und -vorverarbeitung und sind bereit für Teil 2. Im nächsten Abschnitt konzentrieren wir uns auf den Aufbau intelligenter Frage-Antwort-Systeme unter Verwendung großer Sprachmodelle. Wir werden eine benutzerfreundliche Oberfläche entwerfen, Datenbereinigungstechniken integrieren und das Potenzial großer Sprachmodelle voll ausschöpfen, um genaue und aufschlussreiche Antworten auf Benutzeranfragen zu liefern.
Bleiben Sie auf dem Laufenden, während wir unsere aufregende Reise beginnen und einen hochentwickelten Discord-Bot entwickeln, der große Sprachmodelle nutzt, um die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir auf die riesige Menge an Informationen in der nigerianischen Nationalversammlung zugreifen und mit ihnen interagieren. Lassen Sie uns in Teil 1 eintauchen und die Feinheiten der Datenerfassung und -vorverarbeitung erkunden, um den Grundstein für unsere intelligente Anwendung zu legen.