Chat-Your-Data Challenge

Chat-Your-Data 挑战赛

2 分钟阅读

ChatGPT 已经风靡全球。数百万用户都在使用它。虽然它在通用知识方面表现出色，但它只了解其训练数据中的信息，这些数据通常是 2021 年之前公开的互联网数据。它不了解您的私人数据，也不了解最近的数据来源。

如果它能做到这一点，岂不是很有用吗？这就是 LangChain 的用武之地。

LangChain 的目标是让每个人都能更轻松地开发语言模型应用程序。我们最近发布了一份关于如何基于您自己的数据创建 ChatGPT 的指南，请点击此处查看。其中包含一个示例 GitHub 仓库，您可以从中开始并进行自定义。但即便如此，仍有大量的需要集成的和编写提示的数据源。在征集大家对最有趣的集成方案的意见并收到热烈反响后，我们意识到了这一点。

在“Chat-Your-Data”挑战赛中，我们发起了一项为期一周的挑战，旨在基于您的数据源创建 ChatGPT。

动机

这样做的动机一如既往，是为了让每个人都能更轻松地开发语言模型应用程序。特别是，我们认为示例对于帮助人们做到这一点至关重要。因此，我们希望尽可能多地收集针对各种数据源的示例（数据加载器 + 提示）。

然后，我们会将数据加载逻辑放入 LangChain，将提示放入 LangChainHub，并将示例放入 LangChain 文档中，以便其他人尽可能轻松地入门。

如何开始

  1. 克隆示例 GitHub 仓库
  2. 自定义数据源和提示以适应您的数据（可以参考本教程）
  3. 奖励：部署一个漂亮的配套前端！在上面的教程中，我们提供了一个部署到 Hugging Face Spaces 的示例。
  4. 使用此表单提交您的作品
  5. 重复！

示例

我们基于此示例 GitHub 仓库创建了两个示例仓库，以展示其外观

我们从上述推文中看到的其他数据源的想法有

  • Obsidian
  • Gong 通话记录
  • PDF 文件
  • 音频文件（可以使用 Whisper！）
  • Git 仓库
  • 任意网站

还有很多很多！如果您正在寻找想法，请查看此推文的回复。

会有获胜者吗？

是的！没有获胜者的挑战算什么挑战？

参与规则如下

  • 每天结束时，我们都会在 Twitter 上发布一份在提交表单中提交的所有示例 GitHub 仓库的列表
  • 在本周结束时（2 月 12 日），我们将冻结提交，并发布一条包含所有提交的 GitHub 仓库的推文
  • 截至 2 月 19 日，获得星数最多的仓库将成为获胜者！

我能赢得什么？

一件限量版 LangChain T 恤。

标签