Bắt đầu với thanh toán bằng Python/Django (Feat. I'mport) - Phần cơ bản
Bạn đang gặp khó khăn trong việc tích hợp thanh toán cho dịch vụ web? Hãy thử áp dụng thanh toán vào dịch vụ của bạn một cách nhanh chóng thông qua Django và I'mport.
265 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn
Chúng tôi xin giới thiệu "Hướng dẫn tạo chatbot phân tích dữ liệu bằng Python/Django chỉ trong 30 phút".
Xin chào.
< Tạo chatbot tác nhân phân tích dữ liệu trong 30 phút với Python/Django > Chúng tôi đang chia sẻ các video và tài liệu hướng dẫn.
Video hướng dẫn: https://www.youtube.com/watch?v=10Fp78n3jSw
Tài liệu hướng dẫn:https://django-pyhub-ai.readthedocs.io
Nó bao gồm quy trình tạo nhanh một chatbot tình huống LLM và một chatbot tác nhân phân tích dữ liệu bằng thư viện django-pyhub-ai mà tôi đã tạo. Thư viện này dựa trên DRY (Đừng lặp lại chính mình), một trong những triết lý cốt lõi của Django, nhằm loại bỏ các tác vụ lặp đi lặp lại và rườm rà, đồng thời giúp bạn dễ dàng xây dựng dịch vụ trò chuyện dựa trên tổng đài viên hiệu quả. Bạn có thể triển khai chatbot đại lý với mã gần với cài đặt mà không cần lo lắng về giao diện người dùng web. Nó dựa trên Kênh Django và HTMX, đồng thời sử dụng nội bộ LangChain, nổi tiếng với thư viện LLM.
Màn hình hoạt động của Chatbot
Tôi tin rằng bằng cách sử dụng mô hình/bộ đệm/mẫu/lưu trữ/API/xác thực của Django, chúng ta có thể tạo ra một tác nhân trí tuệ nhân tạo hiệu quả hơn và có giá trị hơn. Chúng tôi sẽ tiếp tục cố gắng cung cấp cho bạn nhiều tin tức khác nhau về Django.
Hãy chia sẻ rộng rãi.
Tôi sẽ là máy điều hòa nhịp tim Python/Django của bạn.
Cảm ơn
Python Sarangbang, giấc mơ của Jinseok Lee