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快速构建类Perplexity问答搜索引擎 | 使用Groq+Mixtral+Langchain+Brave Serarch
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https://www.youtube.com/watch?v=43ZCeBTcsS8 Build a Perplexity-Inspired Answer Engine Using Groq, Mixtral, Langchain, Brave 在本视频中,我将引导您逐步创建自己的答案引擎,与 Perplexity 非常相似,但利用了尖端技术,包括 Groq、Mistral AI 的 Mixtral 8X7B、LangChain、OpenAI Embeddings 和 Brave Search API。本教程专为那些有兴趣在 JavaScript 或 Node.js 框架内实现此类系统的人而设计。我将向您展示如何配置引擎,以便不仅提供答案,还提供来源和潜在的后续问题以响应查询。该旅程从我们项目的初始设置开始,我将指导您管理来自 OpenAI、Groq 和 Brave Search API 的 API 密钥。从那里,我们继续初始化快速服务器以有效地处理传入请求。我非常强调推理过程中速度的重要性,并分享了关于优化各种组件的见解,例如嵌入模型、我们如何处理搜索引擎请求、文本分块的方法以及处理查询的复杂性。随着我们的进展,我将演示如何精心策划响应内容,引入流式处理以获得更动态的答案,以及如何自动生成有洞察力的后续问题。本教程以让我们的服务器顺利启动和运行所需的最后润色结束。 对于那些渴望深入了解并开始自己尝试的人,我将很快提供一个链接,用于从视频描述中下载整个存储库。 https://github.com/developersdigest/llm-answer-engine 这是您获得实践经验并真正了解构建高级答案引擎的细节的机会。如果您发现此视频有帮助,请不要忘记通过订阅并与可能从本教程中受益的其他人分享来支持该频道。请继续关注更多更新和快乐编码! In this video, I walk you through the step-by-step process of creating your own answer engine, much like Perplexity, but utilizing cutting-edge technologies including Groq, Mistral AI's Mixtral 8X7B, LangChain, OpenAI Embeddings & the Brave Search API. https://www.youtube.com/watch?v=43ZCeBTcsS8 https://github.com/developersdigest/llm-answer-engine
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