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Greifen Sie auf die Funktionen von Jupyter AI zu
Sie können auf die Jupyter-AI-Funktionen über zwei verschiedene Methoden zugreifen: über die Chat-Benutzeroberfläche oder über Magic Commands in Notebooks.
Über die Chat-Benutzeroberfläche (AI-Assistent).
Die Chat-Oberfläche verbindet Sie mit Jupyternaut, einem Konversationsagenten, der das Sprachmodell Ihrer Wahl verwendet.
Nachdem Sie eine mit Jupyter AI installierte JupyterLab Anwendung gestartet haben, können Sie auf die Chat-Oberfläche zugreifen, indem Sie im linken Navigationsbereich auf das Chat-Symbol (
) klicken. Erstbenutzer werden aufgefordert, ihr Modell zu konfigurieren. Anweisungen für die Konfiguration finden Sie unter Konfigurieren Sie Ihren Modellanbieter in der Chat-Benutzeroberfläche.
Mithilfe der Chat-Benutzeroberfläche können Sie:
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Fragen beantworten: Sie können Jupyternaut beispielsweise auffordern, eine Python-Funktion zu erstellen, die CSV-Dateien zu einem Amazon-S3-Bucket hinzufügt. Anschließend können Sie Ihre Antwort mit einer Folgefrage präzisieren, beispielsweise indem Sie der Funktion einen Parameter hinzufügen, um den Pfad auszuwählen, in dem die Dateien gespeichert werden sollen.
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Interagieren Sie mit Dateien in JupyterLab: Sie können einen Teil Ihres Notizbuchs in Ihre Eingabeaufforderung aufnehmen, indem Sie ihn auswählen. Anschließend können Sie sie entweder durch die vom Modell vorgeschlagene Antwort ersetzen oder die Antwort manuell in Ihre Zwischenablage kopieren.
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Generieren Sie ganze Notebooks anhand von Prompts: Wenn Sie Ihren Prompt mit beginnen, lösen Sie im Hintergrund einen Prozess zur Erstellung eines Notebooks aus, ohne die Verwendung von Jupyternaut zu unterbrechen. Nach Abschluss des Vorgangs wird eine Meldung mit dem Link zur neuen Datei angezeigt.
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Lernen Sie aus lokalen Dateien und stellen Sie Fragen dazu: Mit dem
/learnBefehl können Sie einem Einbettungsmodell Ihrer Wahl über lokale Dateien beibringen und dann mit dem/askBefehl Fragen zu diesen Dateien stellen. Jupyter AI speichert den eingebetteten Inhalt in einer lokalen FAISS-Vektordatenbankund verwendet dann Retrieval-Augmented Generation (RAG), um Antworten auf der Grundlage des Gelernten zu geben. Um alle zuvor gelernten Informationen aus Ihrem Einbettungsmodell zu löschen, verwenden Sie /learn -d.
Anmerkung
Amazon Q Developer ist nicht in der Lage, Notebooks von Grund auf neu zu erstellen.
Eine vollständige Liste der Funktionen und detaillierte Anweisungen zu ihrer Verwendung finden Sie in der Dokumentation zur Jupyter AI-Chat-Oberfläche
Aus Notebook-Zellen
Mithilfe von %%ai %ai Magic-Befehlen können Sie von Ihren Notebookzellen oder einer beliebigen IPython Befehlszeilenschnittstelle aus mit dem Sprachmodell Ihrer Wahl interagieren. Der %%ai Befehl wendet Ihre Anweisungen auf die gesamte Zelle an, während %ai Sie sie auf eine bestimmte Zeile anwenden.
Das folgende Beispiel zeigt einen %%ai magischen Befehl, der ein Anthropic-Claude-Modell aufruft, um eine HTML-Datei auszugeben, die das Bild eines weißen Quadrats mit schwarzen Rändern enthält.
%%ai anthropic:claude-v1.2 -f html Create a square using SVG with a black border and white fill.
Um mehr über die Syntax der einzelnen Befehle zu erfahren, verwenden Sie %ai help. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Anbieter und Modelle aufzulisten, die von der Erweiterung unterstützt werden%ai list.
Eine vollständige Liste der Funktionen und detaillierte Anweisungen zu ihrer Verwendung finden Sie in der Dokumentation zu Jupyter AI Magic-f oder --format anpassen, die Variableninterpolation in Eingabeaufforderungen zulassen, einschließlich spezielle In- und Out-Variablen und vieles mehr.
Informationen zur Konfiguration des Zugriffs auf ein Modell finden Sie unter Konfigurieren Sie Ihren Modellanbieter in einem Notebook.
