Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/oracle-japan/ai-bbs-genai-practice
Oracle AI Brown Bag Seminar #7 - OCI Generative AI Service 実践編で使用したリソース
https://github.com/oracle-japan/ai-bbs-genai-practice
ai-bbs oci python
Last synced: about 4 hours ago
JSON representation
Oracle AI Brown Bag Seminar #7 - OCI Generative AI Service 実践編で使用したリソース
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/oracle-japan/ai-bbs-genai-practice
- Owner: oracle-japan
- Created: 2024-01-18T06:16:32.000Z (10 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-02-29T07:31:01.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2024-02-29T08:36:33.562Z (9 months ago)
- Topics: ai-bbs, oci, python
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 128 KB
- Stars: 0
- Watchers: 2
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Oracle AI Brown Bag Seminar - OCI Generative AI Service 実践編
Oracle AI Brown Bag Seminar #7 OCI Generative AI Service 実践編で使用したサンプルコードです。
```sh
.
├── README.md
├── app
│ ├── ai_vector_search.py
│ ├── auth.py
│ ├── generative_ai_agents.py
│ ├── generative_ai.py
│ └── main.py
├── notebooks
│ ├── .env-template
│ ├── 01_getting_started_generative_ai_with_sdk.ipynb
│ ├── 02_getting_started_generative_ai_with_langchain.ipynb
│ ├── 03_getting_started_generative_ai_agents.ipynb
│ └── 04_getting_started_oracle_database_23c_ai_vector_search.ipynb
└── requirements.txt
```
## Prerequired
- OCI Search Service with OpenSearch, OCI Cache with Redis が作成可能なネットワークリソースが作成済みであること
- OCI Search Service with OpenSearch v2.3.0+ がプロビジョニング済みであること
- OCI Cache with Redis がプロビジョニング済みであること
- OCI Search Service with OpenSearch にアクセス可能な Compute インスタンスがプロビジョニング済みであること
### OpenSearch に対するセキュリティ設定
`settings/opensearch.http` に記載されている内容を順番に実行してください。`settings/parameters` は自身の環境に合わせて適宜修正してください。
## Notebooks
`.env-template` をコピーし、`.env` を作成してください。内容は、ご自身の環境に合わせて適宜修正してください。
## App
`.env-template` をコピーし、`.env` を作成してください。内容は、ご自身の環境に合わせて適宜修正してください。
アプリケーションを実行します。
```sh
streamlit run main.py
```
実行すると、以下のようにログが出力されます。
```sh
Collecting usage statistics. To deactivate, set browser.gatherUsageStats to False.
You can now view your Streamlit app in your browser.
Network URL: http://:8502
External URL: http://:8502
```
ブラウザを参照すると、以下のようなアプリケーションが起動されます。
OCI のサービスについて確認すると、以下のように表示されます。
