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2024年十大生成式人工智能博客、文章或教程
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
生成式人工智能正在改变创造与创新的方式。本文介绍了2024年最受欢迎的10篇博客和教程，帮助开发者和数据科学家深入了解该领域，包括IBM Granite Code、LLMs和AI代理的应用开发。
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关键要点
- 生成式人工智能正在改变创造与创新的方式。
- 本文介绍了2024年最受欢迎的10篇博客和教程，帮助开发者和数据科学家深入了解该领域。
- 第10篇教程：使用IBM Granite Code开发生成式AI应用程序，学习如何使用Python和Flask构建应用。
- 第9篇教程：使用LLMs从文本生成SQL，学习如何将自然语言描述转换为有效的SQL语句。
- 第8篇教程：构建RAG代理以回答复杂问题，学习如何处理复杂问题并与外部信息源互动。
- 第7篇博客：利用CrewAI和IBM watsonx，介绍如何协调AI代理并加速生成式AI的影响。
- 第6篇教程：使用watsonx在Python中创建LangChain AI代理，学习如何创建返回日期和天文图片的工具。
- 第5篇教程：使用InstructLab UI为开源LLMs贡献知识，学习如何为开源大型语言模型贡献知识。
- 第4篇教程：使用watsonx.ai流引擎构建RAG应用程序，学习如何将生成式AI集成到应用程序中。
- 第3篇教程：使用IBM Granite模型进行时间序列预测，学习如何进行零-shot预测和微调预测。
- 第2篇教程：使用IBM Granite Code、Ollama和Continue构建本地AI助手，解决数据隐私和成本等企业挑战。
- 第1篇教程：使用InstructLab为开源Granite模型贡献知识，学习如何在个人设备上贡献知识。
- 2024年，学习生成式AI意味着学习开源的Granite模型、InstructLab项目和使用RAG、LangChain等技术的AI代理。
❓
延伸问答
2024年最受欢迎的生成式人工智能教程有哪些？
2024年最受欢迎的生成式人工智能教程包括使用IBM Granite Code开发应用、生成SQL、构建RAG代理、利用CrewAI和watsonx、创建LangChain AI代理等。
如何使用IBM Granite Code开发生成式AI应用程序？
可以通过使用Python和Flask构建应用程序，利用IBM Granite Code作为代码助手来开发生成式AI应用。
什么是RAG代理，它的用途是什么？
RAG代理是一种基于生成式AI的代理，能够处理复杂问题并与外部信息源互动，适用于回答复杂问题。
如何将自然语言转换为SQL语句？
可以使用大型语言模型（LLM）将自然语言描述转换为有效的SQL语句，通过自然语言处理技术实现。
InstructLab在开源LLMs中的作用是什么？
InstructLab是一个社区驱动的项目，帮助开发者为开源大型语言模型（LLMs）贡献知识，促进开源生态的发展。
使用watsonx.ai流引擎构建RAG应用程序的步骤是什么？
可以通过使用JavaScript和watsonx.ai流引擎构建问题回答应用，集成生成式AI到应用程序中。
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