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Uma linguagem de programação interpretada de alto nível e é usada para fins gerais. O Python é uma das linguagens mais populares para tarefas intensivas em dados e ciência de dados devido ao seu rico suporte de biblioteca para estatísticas, aprendizado de máquina e tarefas relacionadas à IA.- Últimos
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Fundamentos da criação de um aplicativo FIRM Stack em 5 minutos
1 Obtenha ajuda em nossos Fóruns da Comunidade → https://mdb.link/LldmlWM1amg-forums - Junte-se à Advogada Associada do Desenvolvedor Anaiya Rarisinghani enquanto ela fala sobre os fundamentos da criação de um aplicativo de pilha FARM nesta rápida conversa rápida 5 minutos . ✅ Para obter mais informações sobre a pilha FARM do MongoDB, consulte este artigo em nosso Centro de Desenvolvedores → https://mdb.link/LldmlWM1amb-artigo - Assine o MongoDB no YouTube→ https://mdb.link/subscribe #Farm # react #fastapi #python #mongodb #developers
May 23, 2024
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Impulsionando a IA: construa um chatbot com seus dados | Modelos LangChain usando o padrão RAG
✅ Encontre o artigo escrito aqui → https://mdb.link/ Article-9zyL1_8X8rQ ✅ Inscrever-se em um cluster gratuito → https://mdb.link/free-9zyL1_8X8rQ ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/community-9zyL1_8X8rQ Fizemos uma pareceria com o andrew Ng e a AI para ajudá-lo a liberar o poder da criação de aplicativos RAG eficientes por meio de seu novo curso, GRÁTIS! Comece a aprender agora https://trymongodb.com/3LM0hny Descubra como aprimorar seu chatbot de AI usando o MongoDB Atlas Vector Search combinado com os modelos LangChain em nosso tutorial abrangente. Este vídeo guiará você pelo processo Inovador de integração do padrão de geração aumentada de recuperação (RAG) para melhorar a precisão e a relevância da resposta do seu chatbot. Orientaremos você pelas principais tecnologias, incluindo o uso do Vector Atlas Search do MongoDB e a implantação de modelos LangChain para fundir perfeitamente dados externos com LLMs para interações mais dinâmicas. O que você aprenderá: - Como usar o MongoDB Atlas Vector Search para identificar dados relevantes. - Configuração de modelos LangChain para integrações eficientes de AI . - Guia passo a passo sobre como implantar um chatbot usando o padrão RAG. --- Assine o MongoDB no YouTube→ https://mdb.link/subscribe
Apr 26, 2024
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Começando a fazer FARMA com Python e FastAPI!
✅ Inscreva-se para um cluster gratuito em → https://mdb.link/65jdbqw8XHE-register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/65jdbqw8XHE-forums - Toda semana você pode assistir a Mark enquanto ele constrói uma camada de acesso a dados no Python. A biblioteca experimental docbridge é uma tentativa de construir uma estrutura Pythonic que leve em conta os vários padrões usados ao projetar modelos de documentos com o MongoDB. Existem alguns recursos na biblioteca docbridge agora! Vamos criar algo com ele, demonstrando alguns dos padrões de modelagem de dados que ele ajuda a abstrair, e podemos falar sobre como ele funciona bem com o FastAPI e talvez algumas mudanças para torná-lo ainda melhor. 📚 RECURSOS 📚 Melhores práticas para FastAPI e MongoDB → https://mdb.link/best-practices-fastapi-65jdbqw8XHE Seis princípios de evolução resiliente → https://mdb.link/65jdbqw8XHE-blog Construindo com padrões → https://mdb.link/65jdbqw8padrões XHE Repositório Docbridge GitHub → https://github.com/mongodb-developer/docbridge 💬 Conecte-se com Mark: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/judy2k/ ------ ✅ Inscreva-se em nosso canal → https://mdb.link/subscribe
Mar 27, 2024
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Tornando-se assíncrono com Python!
✅ Inscreva-se para um cluster gratuito em - https://mdb.link/0_mMQrP9RCM-register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade - https://mdb.link/0_mMQrP9RCM-community - Toda semana você pode assistir a Mark enquanto ele constrói uma camada de acesso a dados no Python. A biblioteca docbridge experimental é uma tentativa de construir uma estrutura Pythonic que leva em consideração os vários padrões usados ao projetar modelos de documentos com o MongoDB. O Docbridge foi construído usando o PyMongo, mas agora quero usá-lo com o FastAPI, então ele precisa ser portado ou adaptado para funcionar como uma biblioteca assíncrona. Vamos nos aprofundar nas complexidades das bibliotecas e geradores assíncronos e falar sobre boas práticas para atualizar os dados em seu MongoDB database. - 📚 RECURSOS 📚 ✅ Seis princípios de evolução resiliente - https://mdb.link/0_mMQrP9Princípios RCM ✅ Construindo com Padrões - https://mdb.link/0_mMQrP9Resumo RCM ✅ Repositório Docbridge GitHub - https://github.com/mongodb-developer/docbridge ------ Conecte-se com Mark: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/judy2k/ ✅ Inscreva-se em nosso canal - https://mdb.link/subscribe
Mar 27, 2024
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Explorando a borda da AI: a nova região do MongoDB com o Patronuus.ai
✅ Artigo do blog MongoDB e Patronus - https://mdb.link/F6PeGjFztSQ-article ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade - https://mdb.link/F6PeGjFztSQ-forums ✅ Registre-se no MongoDB Atlas - https://mdb.link/F6PeGjFztSQ-register - Junte-se a nós neste emocionante episódio do MongoDB Podcast Live enquanto nos aprofundamos na parceria inovadora entre o MongoDB e o Patronus AI. Estamos honrados em ter Rebecca Qian, a mente inovadora por trás da Patronus AI, para discutir como essa colaboração está ultrapassando os limites da tecnologia de AI. Descubra como os recursos exclusivos do Patronus AI, como execuções de avaliação, conjuntos de testes adversários e benchmarking, estão definindo novos padrões no desempenho de modelos de AI. Rebecca também esclarecerá a avançada Análise de Geração Aumentada de Recuperação e como ela garante a confiabilidade em soluções orientadas por IA. Se você é um entusiasta da AI, um desenvolvedor ou está apenas curioso sobre o futuro da tecnologia, este episódio oferece um mergulho profundo na interseção da AI e da tecnologia de banco de dados, destacando como a plataforma versátil do MongoDB está desempenhando um papel crucial na formação do cenário da AI. - ✅Site do Padronus AI: https://www.patronus.ai/ ✅ Integração Patronus AI/MongoDB Atlas: https://www.patronus.ai/blog/the-10- Minute-guide-to-reliable-rag-systems-using-patronus-ai-mongodb-atlas-and- llamaindex
Mar 21, 2024
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Bate-papo Python com Anaiya Raraisinghani
Anaiya Raraisinghani é uma desenvolvedora advogada no MongoDB e ela está construindo algumas coisas incríveis com Python e uma plataforma sem servidor legal chamada Neurelo. Vamos ter um bate-papo abrangente sobre o que ela sabe e ama no MongoDB e os tipos de coisas que ela curte construir. Farão algumas demos e passo a passo do código Python. Isso vai ser superdiversão. - Confira os artigos de Anaiya sobre Nurelo: Nurelo e MongoDB: Começando e Diversão Extras - https://mdb.link/vtEtu9-v5ZM-getting-started Criando um localizador de restaurantes usando Atlas, Neurelo e AWS Lambda - https://mdb.link/vtEtu9-v5ZM-neurelo-AWS
Mar 15, 2024
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Code With Mark: Go fazer agricultura!
✅ Inscreva-se para um cluster gratuito em → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-forums - Toda semana você pode assistir a Mark enquanto ele constrói uma camada de acesso a dados no Python. Essa biblioteca, chamada docbridge, é uma tentativa de construir uma estrutura Pythonic que leve em conta os vários padrões usados ao projetar modelos de documentos com o MongoDB. A FastAPI está se tornando uma framework obrigatória para desenvolvedores Python que criam APIs e aplicativos com o MongoDB. Eu criei uma biblioteca de bloqueio de acesso a dados, mas o FastAPI é baseado em asyncio! Isso significa que o código precisa ser reescrito para funcionar tanto como bloqueio quanto como assíncrono. Go nos aprofundar nas corrotinas e nos iteradores assíncronos e descobrir o que está acontecendo! - RECURSOS ✅ Gerador de aplicativos FastAPI Full Stack → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-generator ✅ Os seis princípios para criar aplicativos de dados flexíveis → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-principles ✅ Construindo com Padrões → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-patterns ✅ Repositório Docbridge GitHub → https://mdb.link/_hmOnVurboQ-docbridge Conecte-se com Mark: LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/judy2k/ ------ ✅ Inscreva-se em nosso canal → https://mdb.link/subscribe
Mar 08, 2024
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Pesquisa semântica fácil com LangChain e MongoDB
" ✅ Cadastre-se para obter um cluster gratuito em → https://www.mongodb.com/cloud/atlas/register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://www.mongodb.com/community/forums/ ✅ https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial ✅ https://trymongodb.com/3H7kO3L" target="_blenk" rel="noreferrer">https://trymongodb.com/3H7kO3L ✅ https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI ✅ https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-community ✅ https://facebook.com/codestackr" target="_brank" rel="noreferrer">https://facebook.com/codestackr ✅ https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe O vídeo é um tutorial sobre como habilitar a semântica Atlas Search em dados específicos do usuário usando a cadeia Lang e o MongoDB Atlas. O processo envolve carregar, transformar, incorporar e armazenar dados antes que eles possam ser consultados. O tutorial usa a página da AT&T Wikipedia como fonte de dados e demonstra como usar bibliotecas da cadeia Lang para carregar, transformar, incorporar e armazenar vetores. O vídeo também explica como recuperar e consultar dados relevantes usando o Vector Atlas Search. . . . . . . . . . . target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-tutorial https://trymongodb.com/3H7kO3L" target="_blenk" rel="noreferrer">https://trymongodb.com/3H7kO3L https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/ZvwUzcMvKiI-community https://facebook.com/codestackr" target="_brank" rel="noreferrer">https://facebook.com/codestackr https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe 00 00 00 00 02 35 em dados específicos do usuário. Esse processo inclui o carregamento, a transformação, a incorporação e o armazenamento de dados antes que eles possam ser consultados. O orador menciona a equipe da cadeia Lang, cujo objetivo é simplificar esse processo. O tutorial percorrerá cada uma dessas etapas usando o MongoDB Atlas como repositório de vetores e a página da At&T Wikipedia como fonte de dados. Configurando o ambiente [00:02:36 - 00:05:11] Neste capítulo, o orador orienta o visualizador através do processo de configuração do ambiente. Isso inclui criar uma conta gratuita do MongoDB Atlas, obter uma chave de API OpenAI e clonar um repositório com todo o código necessário. O orador também explica como adicionar a chave API OpenAI e a connection string MongoDB ao projeto, criar um novo ambiente Python e instalar todas as dependências necessárias. Vetorização e query de dados [00:05:12 - 00:07:47] O capítulo final enfoca a vetorização e a query de dados. O orador demonstra como carregar, transformar, incorporar e armazenar dados utilizando a página da Atlas Wikipedia como fonte de dados. O processo de criação de representações vetoriais de dados usando um LLM é explicado, bem como como armazenar esses vetores em um banco de MongoDB database. O orador então mostra como executar query desses dados usando o Atlas Search vetorial e como configurar um índice do Atlas Search vetorial no campo de incorporações vetoriais. O vídeo termina com uma demonstração de uma query baseada em CLI e os resultados de uma Atlas Search semântica. ------ ✅ Se inscreva em nosso canal → https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe" target="_blenk" rel="noreferrer">https://mdb.link/subscribe"
Jan 09, 2024
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Crie uma função sem servidor do AWS Lambda com PyMongo e MongoDB.
✅ Inscreva-se para um cluster gratuito em → https://mdb.link/free--ZSKyLspT3Q ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/community--ZSKyLspT3Q Acompanhe como a consultora de desenvolvedores do MongoDB, Anaiya Raraisinghani, explica como usar o AWS Lambda com o PyMongo, o driver Python do MongoDB! Este tutorial mostrará como configurar um Atlas Cluster, estabelecer uma função do AWS Lambda, conectar o cluster ao Lambda e carregar/ler informações específicas. Assista até o final para obter informações sobre como utilizar a estrutura Aggregation Pipeline do MongoDB. 🔗 Recursos 🔗 ✅ Para obter um formato de artigo deste vídeo junto com exemplos de código, consulte nosso Centro de desenvolvedores → https://mdb.link/article--ZSKyLspT3Q ✅ Conecte-se com Anaiya → https://www.linkedin.com/in/anaiyaraisinghani/ ✅ Veja mais conteúdo de Anaiya → https://www.mongodb.com/developer/search/?s=anaiya+raisinghani&sortMode=0 ------ Não se esqueça de curtir, compartilhar e se inscrever para mais tutoriais incríveis! 🙌 ✅ Inscreva-se em nosso canal → https://mdb.link/subscribe
Sep 25, 2023
