• Regeln für den Video-Bereich:

    In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

    Einteilung

    - Folgende Formate gehören in die angegeben Bereiche:
    - Filme: Encodierte Filme von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format DivX, XviD und x264.
    - DVD: Filme im Format DVD5, DVD9 und HD2DVD.
    - HD: Encodierte Filme mit der Auflösung 720p oder darüber von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format x264.
    - 3D: Encodierte Filme von BluRay, die in einem 3D Format vorliegen. Dies gilt auch für Dokus, Animation usw.
    - Serien: Cartoon/Zeichentrick, Anime, Tutorials, Dokumentationen, Konzerte/Musik, Sonstiges sind demnach in die entsprechenden Bereiche einzuordnen, auch wenn sie beispielsweise im High Definition-Format oder als DVD5/DVD9/HD2DVD vorliegen. Ausnahme 3D.
    - Bereich Englisch: Englische Releases gehören immer in diesen Bereich.
    - Bereich Talk: Der Bereich, in dem über die Releases diskutiert werden kann, darf, soll und erwünscht ist.


    Angebot/Beitrag erstellen

    - Ein Beitrag darf erst dann erstellt werden, wenn der Upload bei mindestens einem OCH komplett ist. Platzhalter sind untersagt.
    - Bei einem Scenerelease hat der Threadtitel ausschließlich aus dem originalen, unveränderten Releasenamen zu bestehen. Es dürfen keine Veränderungen wie z.B. Sterne, kleine Buchstaben o.ä. vorgenommen werden. Ausnahme Serienbörse:
    - Bei einem Sammelthread für eine Staffel entfällt aus dem Releasename natürlich der Name der Folge. Beispiel: Die Simpsons S21 German DVDRip XviD - ITG
    - Dementsprechend sind also u.a. verboten: Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist.

    Aufbau des Angebots und Threadtitel

    Der Titel nach folgendem Muster erstellt zu werden. <Name> [3D] [Staffel] [German] <Jahr> <Tonspur> [DL] [Auflösung] <Quelle> <Codec> - <Group>
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 DVDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL BDRip x264 - iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 AC3 DL BDRip XviD - iND
    Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL 1080p BluRay x264 iND
    Beispiel: Die Simpsons S01 German AC3 DVDRip XviD iND
    Beispiel: Die Simpsons S20 German AC3 720p BluRay x264 iND
    Beispiel: Sword Art Online II Ger Sub 2014 AAC 1080p WEBRip x264 - peppermint
    Entsprechend sind also u.a. verboten: Sonderzeichen wie Klammern, Sterne, Ausrufezeichen, Unterstriche, Anführungszeichen / Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist
    Ausnahmen hiervon können in den Bereichen geregelt sein.

    Die Beiträge sollen wie folgt aufgebaut werden:
    Überschrift entspricht dem Threadtitel
    Cover
    kurze Inhaltsbeschreibung
    Format, Größe, Dauer sind gut lesbar für Downloader außerhalb des Spoilers zu vermerken
    Nfo sind immer Anzugeben und selbige immer im Spoiler in Textform.
    Sind keine Nfo vorhanden z.B. Eigenpublikationen, sind im Spoiler folgende Dateiinformationen zusätzlich anzugeben :
    Quelle
    Video (Auflösung und Bitrate)
    Ton (Sprache, Format und Bitrate der einzelnen Spuren)
    Untertitel (sofern vorhanden)
    Hosterangabe in Textform außerhalb eines Spoiler mit allen enthaltenen Hostern.
    Bei SD kann auf diese zusätzlichen Dateiinformationen verzichtet werden.

    Alle benötigten Passwörter sind, sofern vorhanden, in Textform im Angebot anzugeben.
    Spoiler im Spoiler mit Kommentaren :"Schon Bedankt?" sind unerwünscht.


    Releases

    - Sind Retail-Release verfügbar, sind alle anderen Variationen untersagt. Ausnahmen: Alle deutschen Retail-Release sind CUT, in diesem Fall sind dubbed UNCUT-Release zulässig.
    - Im Serien-Bereich gilt speziell: Wenn ein Retail vor Abschluss einer laufenden Staffel erscheint, darf diese Staffel noch zu Ende gebracht werden.62
    - Gleiche Releases sind unbedingt zusammenzufassen. Das bedeutet, es ist zwingend erforderlich, vor dem Erstellen eines Themas per Suchfunktion zu überprüfen, ob bereits ein Beitrag mit demselben Release besteht. Ist dies der Fall, ist der bereits vorhandene Beitrag zu verwenden.
    - P2P und Scene Releases dürfen nicht verändert oder gar unter einem iND Tag eingestellt werden.


    Support, Diskussionen und Suche

    - Supportanfragen sind entweder per PN oder im Bereich Talk zu stellen.
    - Diskussionen und Bewertungen sind im Talk Bereich zu führen. Fragen an die Uploader haben ausschließlich via PN zu erfolgen, und sind in den Angeboten untersagt.
    - Anfragen zu Upload-Wünschen sind nur im Bereich Suche Video erlaubt. Antworten dürfen nur auf Angebote von MyBoerse.bz verlinkt werden.


    Verbote

    - Untersagt sind mehrere Formate in einem einzigen Angebotsthread, wie beispielsweise das gleichzeitige Anbieten von DivX/XviD, 720p und 1080p in einem Thread. Pro Format, Release und Auflösung ist ein eigener Thread zu eröffnen.
    - Grundsätzlich ebenso verboten sind Dupes. Uploader haben sich an geeigneter Stelle darüber zu informieren, ob es sich bei einem Release um ein Dupe handelt.
    - Gefakte, nur teilweise lauffähige oder unvollständige Angebote sind untersagt. Dies gilt auch für eigene Publikationen, die augenscheinlich nicht selbst von z.B. einer DVD gerippt wurden. Laufende Serien, bei denen noch nicht alle Folgen verfügbar sind, dürfen erstellt und regelmäßig geupdatet werden.
    - Untersagt sind Angebote, welche nur und ausschließlich in einer anderen Sprache als deutsch oder englisch vorliegen. Ausnahmen sind VORHER mit den Moderatoren zu klären.


    Verstoß gegen die Regeln

    - Angebote oder Beiträge, die gegen die Forenregeln verstoßen, sind über den "Melden"-Button im Beitrag zu melden.
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Gen AI - RAG Application Development using LangChain

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Free Download Gen AI - RAG Application Development using LangChain
Published 3/2024
Created by Manas Dasgupta
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 18 Lectures ( 7h 42m ) | Size: 3.81 GB

Develop powerful RAG Applications using Open AI GPT APIs, LangChain LLM Framework and Vector Databases
What you'll learn:
Fundamental of LLM Application Development
LLM Frameworks with LangChain
Using Open AI GPT API to develop RAG Applications
Engineering Optimized Prompts for your RAG Application
LangChain Loaders and Splitters
Using Chains and LCEL (LangChain Expression Language)
Using Retreivers, Agents and Tools
Conversational Memory
Multiple RAG Projects with various Source Types and Business Use
Requirements:
Basic Python Language
No Data Science experience needed
Description:
This course on developing RAG Applications using Open AI GPT APIs, LangChain LLM Framework and Vector Databases is intended to enable learners who want to build a solid conceptual and hand-on proficiency to be able to solve any RAG automation projects given to them. This course covers all the basics aspects of LLM and Frameworks like Agents, Tools, Chains, Retrievers, Output Parsers, Loaders and Splitters and so on in a very thorough manner with enough hands-on coding. It also takes a deep dive into concepts of Language Embeddings and Vector Databases to help you develop efficient semantic search and semantic similarity based RAG Applications.List of Projects Included:SQL RAG: Convert Natural Language to SQL Statements and apply on your MySQL Database to extract desired Results.CV Analysis: Load a CV document and extract JSON based key information from the document.Conversational HR Chatbot: Create a comprehensive HR Chatbot that is able to respond with answers from a HR Policy and Procedure database loaded into a Vector DB, and retain conversational memory like ChatGPT.Structured Data Analysis: Load structured data into a Pandas Dataframe and use a Few-Shot ReAct Agent to perform complex analytics.For each project, you will learn:- The Business Problem- What LLM and LangChain Components are used- Analyze outcomes- What are other similar use cases you can solve with a similar approach.
Who this course is for:
Any Software Developer aspiring to use the power of LLMs to infuse Gen AI features in their Project and Products
Software Developers looking to automate their Software Engineering processes
Homepage
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Gen Ai - Rag Application Development Using Langchain
Published 3/2024
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English​
| Size: 5.02 GB[/center]
| Duration: 7h 43m
Develop powerful RAG Applications using Open AI GPT APIs, LangChain LLM Framework and Vector Databases

What you'll learn

Fundamental of LLM Application Development

LLM Frameworks with LangChain

Using Open AI GPT API to develop RAG Applications

Engineering Optimized Prompts for your RAG Application

LangChain Loaders and Splitters

Using Chains and LCEL (LangChain Expression Language)

Using Retreivers, Agents and Tools

Conversational Memory

Multiple RAG Projects with various Source Types and Business Use

Requirements

Basic Python Language

No Data Science experience needed

Description

This course on developing RAG Applications using Open AI GPT APIs, LangChain LLM Framework and Vector Databases is intended to enable learners who want to build a solid conceptual and hand-on proficiency to be able to solve any RAG automation projects given to them. This course covers all the basics aspects of LLM and Frameworks like Agents, Tools, Chains, Retrievers, Output Parsers, Loaders and Splitters and so on in a very thorough manner with enough hands-on coding. It also takes a deep dive into concepts of Language Embeddings and Vector Databases to help you develop efficient semantic search and semantic similarity based RAG Applications.List of Projects Included:SQL RAG: Convert Natural Language to SQL Statements and apply on your MySQL Database to extract desired Results.CV Analysis: Load a CV document and extract JSON based key information from the document.Conversational HR Chatbot: Create a comprehensive HR Chatbot that is able to respond with answers from a HR Policy and Procedure database loaded into a Vector DB, and retain conversational memory like ChatGPT.Structured Data Analysis: Load structured data into a Pandas Dataframe and use a Few-Shot ReAct Agent to perform complex analytics.For each project, you will learn:- The Business Problem- What LLM and LangChain Components are used- Analyze outcomes- What are other similar use cases you can solve with a similar approach.

Overview

Section 1: Introduction

Lecture 1 Introduction to Large Language Models

Lecture 2 Introduction to LangChain Framework

Lecture 3 Introduction to Prompts

Lecture 4 Code Demo - Simple ways of forming a Prompt and using it to Chain with a Model

Section 2: LangChain Fundamental Concepts

Lecture 5 Getting Started with prompt Template and Chat Prompt Template

Lecture 6 Working with Agents and Tools

Lecture 7 Agents and Tools - Advanced

Lecture 8 Document Loaders and Splitters

Lecture 9 Working with Output Parsers

Lecture 10 Language Embeddings and Vector Databases

Lecture 11 Our first RAG Application using a Vector DB

Lecture 12 Chain Types - Stuff, Map-Reduce and Refine

Lecture 13 LCEL - LangChain Expression Language

Section 3: RAG Applications and Projects

Lecture 14 Working with SQL Data - RAG App

Lecture 15 RAG with Conversational Memory

Lecture 16 Create a CV Upload and CV Search Application

Lecture 17 Create a Website Query Conversational Chatbot - Project

Lecture 18 Analysis of Structured Data from a CSV/Excel using Natural Language

Any Software Developer aspiring to use the power of LLMs to infuse Gen AI features in their Project and Products,Software Developers looking to automate their Software Engineering processes

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