现在是第四周第三天，这一天我们终于要回到实验室了。
现在已经是一个可以使用前沿模型进行编码的时代了。
您可以使用开源 LLMS 构建解决方案，现在您可以在以下位置为该任务选择正确的 LLM：
基于指标和排行榜的手牌。
今天，我们将评估模型的编码能力，并且我们将使用前沿
生成代码的模型将被构建、构建、构建和光标。
但在我们开始之前，我还有几件事要宣布。
呃，但请听我说完。
每个人工智能工程师都需要了解一些非常重要的事情。
作为一名人工智能工程师、一名法学硕士工程师，你的宣誓职责是：
你坚持自己。
这是关于推动你的业务，并且是关于发现业务问题。
我发现自己经常遇到这种情况。
我发现人们来找我，他们会说，我想要为我的组织配备一个人工智能代理之类的话
像那样。
对我来说，人们经常向我提出这样的问题，包括资深人士，
包括高级管理人员，包括来自各种不同背景的人。
我对他们说的问题，就是你们都需要对那些说的人说的话
这对您来说是肯定的，但是您要解决什么业务问题呢？
让人们回到业务问题上来。
不要让商人谈论解决方案。
有时我发现我对某人这么说，而我得到的问题有点令人困惑
脸。
他们真的不明白。
他们会说，我希望能够对着我的手机说，我的销售数字是多少
今天？
那给我一个代理吧
当然，请您对此的回答应该是肯定的。
伟大的。
嗯，那么这解决了什么业务问题呢？
关键是我们所处的世界对 gen AI 和 Agentic AI 的炒作是如此巨大
每个人都想要一点，这很好，也很令人兴奋，但我们需要始终脚踏实地
人们回到正在解决的实际问题中。
您首先需要了解问题，如何衡量成功和使用
这是您确定当前业务问题的正确解决方案的方法。
它必须从问题开始，您将在家伙文件夹中看到。
指南 12 我相信它为您接下来要做的事情提供了一套很好的建议。
一旦你有了明确的业务目标，有时还有代理人工智能或基因
人工智能可能不是正确的解决方案。
如果有人想在手机上查看今天的销售数据，可能会打开一个 Google 文档
向您显示您的销售数据可能比与您交谈或其他什么东西更容易。
所以总是回到这一点。
我还有另一个烦恼。
指南 12 中也对此进行了介绍。
这与选择合适的明矾有关。
我不是，我不会离题。
作为一名人工智能工程师。
你戴着两顶不同的帽子。
你身兼两职，你是一名数据科学家，你也是一名软件工程师。
你正处于那个十字路口，我倾向于发现我收到的有关项目的问题中有 80%
通过 Udemy 或在与工程问题相关的行业中。
人们问我，我应该使用什么架构？
我将如何进行集成？
我的数据管道是什么？
我应该使用哪些框架？
我应该使用郎链吗？
我应该使用灯光灯吗？
我应该使用像 Croma 这样的开源矢量数据库，还是应该使用 pinecone
还是V8？
这些都是人们问的问题，我觉得人们问这些问题很多，因为
在他们的舒适区。
这些都是工程问题，很多人来自人工智能，来自软件工程
背景。
这是他们习惯问的问题。
但在我看来，这不是最重要的问题，也不是导致问题的关键。
或破坏你的项目。
那么是什么让您的解决方案与众不同呢？
真正重要的是什么？
在我看来，我提出的问题 80% 都与故事的科学部分有关。
正如我们刚刚介绍的那样，您要解决什么业务问题？
您将如何衡量这一点？
您已经解决了该业务问题。
您将如何衡量成功以及您拥有哪些数据以及差距是什么？
您需要什么数据？
因为记住数据将帮助您脱颖而出。
这就是你的 LM 能够超越其他人的原因。
所以这些都是难题。
这些是您应该首先询问并花费最多时间的问题，因为
不同的架构，不同的框架，你选择哪个向量数据库。
这很重要。
这是你必须做出的决定，但这不是最重要的。
这对科学来说是次要的。
这导致您应该采取五个步骤来选择、训练 LM 并将其应用到
商业问题。
我们将在第六周详细介绍这五个步骤。
当我们经历一个真正的顶点项目时，一个应用 LM 解决困难业务的真实案例
问题。
但只是告诉你，现在的五个步骤，这样我就为以后播下了种子，你首先
所有人都需要了解您的业务需求、您正在解决的业务问题以及您如何
将详细衡量成功。
然后，您需要通过使用排行榜选择候选模型来做好准备，也许可以查看
有关模型的基本事实，以了解哪个模型最适合当前的任务。
然后，您可以通过构建原型、测试业务指标来选择要选择的模型
根据你定制的原型，通过构建我们下周做的 Rag 之类的东西，很好
我们将在接下来的两周内进行调整，并可能在上周进行基因人工智能。
然后进行生产化，推出并部署到生产环境。
这就是您要经历的五个步骤。
当然，我们本周重点关注的是准备，即查看排行榜，
确定正确的选择，候选模型。
在了解您的业务需求之后和之前，您现在可以满怀希望地看到它是如何适合的
实际上构建你的原型。
但请保留这个想法。
我们将在两周后回来讨论这个问题，并把它演完。
现在，我们正在应对技术挑战，构建一个转换 Python 代码的产品
快速 C++ 代码以提高性能。
假设我们不知道如何编写C++，我们知道如何编写Python，我们想要翻译它。
您可以看到如何将其扩展到任何类型的移植代码平台。
显然，我们都知道这是一个很好的用例，就像一个代理解决方案能够采取
整个代码库并将其从一种技术移植到另一种技术。
我们不会以一种真实的方式进行工作。
我们假设我们只有一个 Python 脚本，并且希望将其转换为脚本
在C++中。
但你可能会想，如果你已经参加了一些像我这样的代理课程，或者也许你已经
了解这一点，您可以自己将其扩展为一个完整的代理平台，如果没有，那么之后
第八周，当我们建立一个小的代理流程时，你可以回来并在那里应用它
真的很酷。
但目前，我们只专注于 LM 选择并提出诸如“我们要如何进行”之类的问题
测试业务目标以及我们如何针对不同模型验证它。
当然，我们在这里试图解决的业务问题都与性能有关。
我们出于商业目的而有这种需求。
我们正在编写的代码需要运行得更快，这为我们提供了一种衡量成功的简单方法。
我们可以确保答案准确且快速。
这就是挑战。
让我们开始解决它。
我们将用来查看是否解决了这个问题的具体测试是我们有一点
Python 代码在这里。
这就是我们将用来验证的测试。
它是进行大量计算的东西。
它需要一个数学公式和一个像这样的循环数学，而循环是众所周知的Python不擅长的
因为它都是被解释的并且是在循环上迭代的东西。
如果你仔细查看代码，你会发现它基本上是在做一减三分之一加
五分之一，减去七分之一，再加上九分之一，这样的过程持续了 100,000 次。
最后，它获取结果并将其乘以四，然后将其打印出来
花了多长时间。
这就是我们的测试。
这就是我们要做的，我们将看看我们的表现如何。