开发人员人工智能入门：揭秘基础知识部分

开发者们大家好！

人工智能不再只是一个梦想。它就在这里并改变我们构建软件的方式。它可以使应用程序更好、更有用。但如何开始在项目中使用人工智能呢？

本系列旨在为您提供踏上人工智能开发之旅的基础知识。在第一部分中，我们将深入研究核心概念并提供使用 langchain 和 openai 的实践示例。

揭秘人工智能术语：

在深入探讨之前，让我们先澄清一些关键术语：

llm（大型语言模型）：这些先进的人工智能模型经过海量文本和代码数据集的训练，使它们能够生成人类质量的文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答您的问题方式。那是 openai、gemni、claude、llama 等

langchain：这个创新库通过统一的 api 简化了与各种人工智能服务交互的过程。它充当您的代码和 openai 等强大 ai 平台之间的桥梁。

不同类型的人工智能模型：

人工智能模型有很多种类型，每种模型都专门负责特定的任务。一些常见的类别包括：

分类模型：用于对数据点进行分类，例如垃圾邮件检测或图像识别。
生成模型：创建新数据，例如生成逼真的图像或创作音乐。
回归模型：根据输入数据预测连续值，用于预测或趋势分析。
了解不同的模型类型有助于您选择适合工作的工具。

实践示例：使用 langchain 与 openai 聊天

现在，让我们动手吧！此代码片段演示了如何使用 langchain 与 openai 的聊天机器人功能进行交互：

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

async function main() {
  const chatModel = new ChatOpenAI({}); // Create a ChatOpenAI instance

  const response = await chatModel.invoke("What is Hello World?"); // Ask a question
  console.log(response); // Print the response
}

main().catch(console.error);

请参阅 https://github.com/tinomuchenje/ai-dev-journey.git 以获取运行设置示例。

解释

1.此代码首先从 @langchain/openai 包导入必要的模块 chatopenai
然后，它创建 chatopenai 的实例。 invoke 方法允许我们向 openai 聊天机器人发送问题（“hello world 是什么？”）并捕获其响应。
最后，响应被记录到控制台。

在运行此代码之前，请确保您已安装 langchain 及其依赖项。您可以在 langchain 网站上找到说明：https://js.langchain.com/v0.2/docs/introduction/

此外，您需要 openai api 密钥才能使用该服务。请参阅 openai 的文档获取一个。

这只是 langchain 和人工智能的一个尝试。在本系列接下来的部分中，我们将探索更复杂的应用程序，深入研究不同的人工智能模型，并让您具备构建自己的人工智能项目的技能。

敬请期待第二部分！

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揭秘人工智能术语：

不同类型的人工智能模型：

实践示例：使用 langchain 与 openai 聊天

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