Metadata-Version: 2.1
Name: proste_ai2
Version: 0.1.2
Summary: Prosty pakiet AI do nauki
Author: Situus
Author-email: situs1235@gmail.com
License: MIT
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.7
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE.txt
Requires-Dist: scikit-learn>=1.0

# Proste AI
Proste AI to prosty pakiet AI w Pythonie, ktĂłry umoĹĽliwia zarzÄ…dzanie danymi, tworzenie modeli oraz generowanie odpowiedzi na podstawie wytrenowanego modelu. Pakiet obsĹ‚uguje wczytywanie danych z plikĂłw CSV, trenowanie modeli i ich zapis oraz pĂłĹşniejsze wykorzystanie.

Instalacja
Najpierw zainstaluj pakiet za pomocÄ… pip:

pip install proste-ai
Funkcje
Pakiet skĹ‚ada siÄ™ z dwĂłch gĹ‚Ăłwnych klas:

Dane: ZarzÄ…dza wczytywaniem i przechowywaniem danych.
AI: ZarzÄ…dza modelami AI, ich tworzeniem, trenowaniem, zapisywaniem i wczytywaniem.
1. Dane.wczytaj_pary_csv(plik, separator=";")
Wczytuje dane z pliku CSV w formacie: pytanie;odpowiedĹş. Separator moĹĽna zmieniÄ‡, jeĹ›li plik CSV uĹĽywa innego.

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import Dane

Dane.wczytaj_pary_csv("dane.csv", ";")  # Wczytaj dane z pliku
2. Dane.get_pary()
Zwraca zaĹ‚adowane dane w postaci listy par (pytanie, odpowiedĹş).

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import Dane

Dane.wczytaj_pary_csv("dane.csv", ";")
pary = Dane.get_pary()
print(pary)  # WyĹ›wietli wczytane dane
3. AI.create_model(nazwa, rozmiar)
Tworzy nowy model o podanej nazwie i rozmiarze warstwy ukrytej.

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.create_model("test", 64)  # Tworzy model o nazwie "test" z warstwÄ… ukrytÄ… 64 neuronĂłw
4. AI.train_model(nazwa)
Trenuje model o podanej nazwie na wczytanych danych.

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.train_model("test")  # Trenuje model "test"
5. AI.save_model(nazwa)
Zapisuje model i wektor TF-IDF do pliku o nazwie nazwa.pkl.

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.save_model("test")  # Zapisuje model "test" do pliku "test.pkl"
6. AI.wczytaj_model(nazwa, plik)
Wczytuje model i wektor TF-IDF z pliku o nazwie plik.

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
ai.wczytaj_model("test", "test.pkl")  # Wczytuje model "test" z pliku "test.pkl"
7. AI.use(prompt, nazwa)
Generuje odpowiedĹş na podstawie podanego promptu (pytania) za pomocÄ… modelu o nazwie nazwa.

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import AI

ai = AI.instance()
odpowiedĹş = ai.use("CzeĹ›Ä‡, jak siÄ™ masz?", "test")
print(odpowiedĹş)  # WyĹ›wietli odpowiedĹş wygenerowanÄ… przez model
8. AI.s_answer_on() / AI.s_answer_off()
WĹ‚Ä…cza lub wyĹ‚Ä…cza podpowiedzi bĹ‚Ä™dĂłw i ostrzeĹĽeĹ„.

PrzykĹ‚ad:

from proste_ai import AI

AI.s_answer_off()  # WyĹ‚Ä…cza podpowiedzi
AI.s_answer_on()   # WĹ‚Ä…cza podpowiedzi
PeĹ‚ny przykĹ‚ad uĹĽycia
from proste_ai import Dane, AI

# Wczytanie danych z pliku CSV
Dane.wczytaj_pary_csv("dane.csv", ";")

# Tworzenie i trenowanie modelu
ai = AI.instance()
ai.create_model("test", 64)
ai.train_model("test")

# Zapisanie modelu
ai.save_model("test")

# Wczytanie modelu
ai.wczytaj_model("test", "test.pkl")

# Generowanie odpowiedzi
prompt = input("Podaj pytanie: ")
odpowiedĹş = ai.use(prompt, "test")
print("OdpowiedĹş:", odpowiedĹş)
