零基础想学习AI应用

Question

说实话啥也不懂，想知道如何一步步学习。现在没有一个系统学习的计划，很迷茫，就是在东拼西凑的学习。

目前想要实现的是，通过导入数据，建立自己的本地知识库。用于记忆或者做垂直的ai，根据网上的教学做出来的效果太差了，还是要了解底层逻辑，有没有什么推荐(书，课程，帖子..)

感谢

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

零基础学习AI应用确实需要一个清晰的计划和方向。以下是一步步学习的建议，帮助你从零开始构建知识体系，并最终实现你的目标——建立自己的本地知识库。

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1. 确定学习目标

• 你的目标是通过导入数据、建立本地知识库，用于记忆或垂直领域的AI应用。
• 明确目标后，可以围绕这个目标逐步学习相关技术和工具。

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2. 学习基础知识

在开始编程之前，你需要掌握一些基本概念和技术背景。

(1) 编程语言

• Python 是最常用的AI开发语言，语法简单且功能强大。
• 推荐资源：
  • 《Python编程：从入门到实践》（书籍）
  • 菜鸟教程 Python 入门

(2) 数据处理与分析

• 学习如何处理和清洗数据。
• 推荐资源：
  • Pandas 官方文档
  • NumPy 官方文档

(3) 机器学习基础

• 了解机器学习的基本概念，如分类、回归、聚类等。
• 推荐资源：
  • 《统计学习方法》李航（书籍）
  • 吴恩达的机器学习课程（在线课程）

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3. 学习AI框架

选择适合你目标的AI框架进行深入学习。

(1) 使用框架搭建本地知识库

• LangChain：一个强大的框架，专门用于构建基于LLMs的知识库应用。
• ChromaDB：用于管理本地数据的向量数据库。
• FAISS：另一种高效的向量索引工具。

(2) 学习资源

• LangChain官方文档：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction.html
• ChromaDB官方文档：https://www.trychroma.com/documentation/
• FAISS官方文档：https://github.com/facebookresearch/faiss

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4. 实践项目

理论学习后，通过实际项目巩固知识。

(1) 建立本地知识库的步骤

1. 数据收集与预处理：
   • 导入数据（文本、图片、音频等）。
   • 清洗和格式化数据。
2. 向量化数据：
   • 将文本转换为向量表示。
   • 使用工具如 sentence-transformers 或 Hugging Face Transformers。
3. 存储向量：
   • 使用向量数据库（如 ChromaDB）存储向量。
4. 查询与检索：
   • 根据用户输入，从知识库中检索相关信息。
5. 生成响应：
   • 使用大模型（如 Llama2、Qwen）生成最终答案。

(2) 示例代码

以下是一个简单的示例代码，使用 LangChain 和 Hugging Face 构建本地知识库：

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# 1. 加载数据
loader = TextLoader("your_data.txt")  # 替换为你的数据文件路径
documents = loader.load()

# 2. 分割文本
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# 3. 创建嵌入模型
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# 4. 创建向量数据库
vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)

# 5. 查询知识库
query = "你的问题"  # 替换为你的查询问题
docs = vectorstore.similarity_search(query)
print(docs)

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5. 深入学习

当你掌握了基础后，可以进一步学习更高级的内容。

(1) 大型语言模型 (LLMs)

• 学习如何使用开源模型（如 Llama2、Qwen）。
• 推荐资源：
  • Llama2 官方文档
  • Qwen 官方文档

(2) 自定义模型训练

• 如果有足够数据，可以尝试微调模型以适应特定任务。
• 推荐资源：
  • Hugging Face Model Hub
  • Fine-Tuning LLMs with Hugging Face

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6. 社区与论坛

加入相关社区，获取帮助和灵感。

• Reddit 的 r/MachineLearning
• Stack Overflow
• AI 开发者的微信群/QQ群

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总结

通过以上步骤，你可以逐步掌握从零到一构建本地知识库的能力。以下是关键点的总结：

1. 学习 Python 和数据分析基础。
2. 学习机器学习和 AI 框架（如 LangChain、ChromaDB）。
3. 通过实践项目巩固知识。
4. 深入学习大型语言模型和自定义模型训练。

希望这些资源和步骤能帮助你找到方向，祝你学习顺利！