Анализ научных статей с Llama 4

О чём урок

!pip install sentence-transformers qdrant-client requests IPython Чтобы использовать этот пример, выполните следующие шаги для настройки вашей среды: Настройте аккаунт Llama: Вы можете использовать LLAMA API key с моделью, такой как Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8. Однако вы не ограничены этим; вы можете выбрать любую другую конечную точку провайдера inference и соответствующие модели LLAMA, которые соответствуют вашим потребностям. Выберите модель Llama или альтернативу: Выберите подходящую модель Llama для inference, например Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8, или изучите другие доступные модели LLAMA от выбранного вами провайдера inference. Создайте аккаунт Qdrant: Зарегистрируйтесь в Qdrant и сгенерируйте access token. Настройте Qdrant collection: Используйте предоставленный скрипт (setup_qdrant_collection.py) для создания и заполнения Qdrant collection. Для получения дополнительной информации о настройке Qdrant collection обратитесь к скрипту setup_qdrant_collection.py. Этот скрипт демонстрирует, как обрабатывать файлы, разбивать их на chunks и сохранять в Qdrant collection. После выполнения этих шагов вы можете определить свои переменные конфигурации следующим образом: На этом шаге мы определим несколько вспомогательных функций, которые используются на протяжении всего процесса генерации блога. Эти функции включают: get_qdrant_client: Возвращает экземпляр Qdrant client, настроенный с вашим URL Qdrant и API key. query_qdrant: Выполняет запрос к Qdrant с гибридным поиском и reranking в указанной collection. Эти вспомогательные функции упрощают код и облегчают управление взаимодействием с Qdrant. Функция generate_blog является ядром нашего процесса генерации блога. Она принимает тему в качестве входных данных и использует следующие шаги для создания всеобъемлющей статьи в блоге: Извлечение релевантного контента: Использует функцию query_qdrant для извлечения релевантных chunks из Qdrant collection на основе входной темы. Формирование prompt: Создает prompt для модели Llama, объединяя извлеченный контент с системным prompt и пользовательским вводом. Генерация статьи в блоге: Отправляет сформированный prompt модели Llama через API выбранного провайдера inference и извлекает сгенерированную статью в блоге.

План урока

1. Шаг 2: Определение конфигурации и глобальных переменных
2. Шаг 3: Определение вспомогательных функций
3. Шаг 4: Определение основной функции генерации блога
4. Шаг 5: Выполнение процесса генерации блога