8 outils populaires pour les applications de chiffon

Exploitation des connaissances externes: une plongée profonde dans la génération augmentée (RAG) de la récupération et ses outils

La capacité d'intégrer des connaissances externes dans les modèles d'IA, au-delà de leurs données de formation initiales, transforme le paysage de l'IA. Ceci est réalisé grâce à la génération augmentée (RAG) de récupération, qui permet aux systèmes d'IA d'accéder dynamiquement et d'utiliser des informations externes. Cet article explore les outils de chiffon populaires et leur impact sur l'avenir de l'IA.

Table des matières

• Qu'est-ce que le chiffon et comment ça marche?
• Outils de chiffon populaires
  • Cahier
  • Chatpdf
  • Notegpt.io
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que le chiffon et comment ça marche?

RAG combine des systèmes basés sur la récupération avec des modèles génératifs. Lors de la réception d'une requête, un modèle de chiffon récupère les informations pertinentes à partir de sources externes (bases de données, documents, etc.). Ces données récupérées augmentent l'entrée pour le modèle génératif, ce qui entraîne des réponses plus précises et consacrées au contexte.

Envisagez de recommander des vêtements basés sur les achats passés:

1. Récupération des données d'achat passé: le système accède à votre historique d'achat (type d'article, marque, couleur, etc.).
2. Analyse des préférences de style: le système analyse vos choix passés pour comprendre votre style.
3. Recommandations personnalisées: Il recherche la collection actuelle des articles correspondants, offrant des suggestions pertinentes et à jour.

Outils de chiffon populaires

Des outils spécialisés simplifient le développement d'applications RAG pour divers cas d'utilisation. Les acteurs clés comprennent:

1. Notebooklm (Google)
2. Chatpdf
3. Notegpt.io
4. Open Notebook LM (open source)
5. Askyourpdf
6. Pdf.ai
7. Chatte
8. Chatourer

Le tableau suivant compare les capacités de ces outils:

Outils d'application de chiffon	Modèles sous-jacents	Récapitulation	Fichiers pris en charge	Contenu vidéo	Génération de podcast
Cahier	Gémeaux 1.5 Pro	Oui	PDF, TXT, Markdown, Audio, page Web	Liens vidéo YouTube	Oui
Chatpdf	Non spécifié	Oui	Pdf	Non	Non
Notegpt.io	Non spécifié	Oui	PDF, PPT, DOCX, audio, vidéo, image, page Web	Oui	Oui
Open Notebooklm	Lama 3.1 405b	Oui	Pdf	Liens vidéo YouTube	Oui
Askyourpdf	GPT-4O Mini (gratuit), GPT-4 (payé), Claude Models (payé), Mistral (payé)	Oui	Pdf, doc, docx	Non	Non
Pdf.ai	GPT-3.5-turbo (gratuit), GPT-4 (payé), Claude 3.5 Sonnet (payé)	Oui	Pdf	Non	Non
Chatte	GPT-4O (payé)	Oui	Pdf, doc, docx, markdown, page Web, epub, ocrtxt	Non	Non
Chatourer	GPT 3.5, GPT-4	Oui	PDF, Word, Excel, PowerPoint, Web Page, HTML, MOBI	Non	Non

Ces outils fournissent la base de la construction de solutions d'IA efficaces, qu'elles soient basées sur du texte ou basées sur la vision.

Examinons trois outils proéminents:

1. Note de carnetlm

Notebooklm, alimenté par Gemini 1.5 Pro de Google, génère du contenu en fonction des informations fournies, minimisant les inexactitudes. Il prend en charge divers types d'entrée (PDFS, Google Docs, Videos YouTube) et produit des résumés, répond aux questions et génère du contenu audio (podcasts).

Étapes pour utiliser Notebooklm:

1. Connectez-vous: Access Notebooklm et créez un nouveau ordinateur portable.
2. Ajouter des sources: télécharger des fichiers à partir de Google Drive, ajouter des URL ou coller du texte (jusqu'à 50 ressources).
3. Requête: posez des questions en bas de l'écran.
4. Génération de podcast: générer un résumé audio.

Open Notebooklm, une alternative ouverte similaire, offre des fonctionnalités comparables.

2. Chatpdf

ChatPdf permet l'interaction conversationnelle avec les documents PDF. Téléchargez un PDF et posez des questions pour extraire des informations sans lire l'intégralité du document.

3. Notegpt.io

Notegpt.io est un outil polyvalent pour le résumé, la prise de notes et l'interaction de documents. Téléchargez des fichiers, des URL coller ou de l'entrée du texte pour le résumé et la réponse aux questions.

Conclusion

RAG transforme la capacité de l'IA à accéder et à utiliser les connaissances externes. Des outils tels que Notebooklm, ChatPdf et Notegpt.io simplifient le développement d'applications de chiffon, permettant des modèles d'IA efficaces et performants sur diverses tâches. L'avenir verra probablement des outils de chiffon encore plus sophistiqués émerger.

Questions fréquemment posées

Q1. Que sont les outils de chiffon? Les outils de chiffon sont des applications combinant la récupération d'informations avec une IA générative pour les réponses contextuellement pertinentes.

Q2. Quels frameworks prennent en charge les systèmes de chiffon personnalisés? Les cadres populaires incluent Langchain, Fastrag, Haystack et Llamaindex d'Intel Lab.

Q3. Notebooklm vs Open Notebooklm? Notebooklm (Google) utilise Gemini 1.5 Pro, tandis que Open Notebooklm est une alternative open source utilisant LLAMA 3.1 405B.

Q4. Les outils de chiffon peuvent-ils générer des podcasts? Oui, certains, comme Notebooklm et Notegpt.io, offrent cette fonctionnalité.

Q5. Quels formats de fichiers sont pris en charge? Les outils de chiffon prennent généralement en charge les PDF, les documents Google, les URL, les vidéos et les fichiers audio.

Q6. Rag vs LLMS? RAG augmente les LLM avec des données externes pour un contexte amélioré, tandis que les LLM s'appuient uniquement sur les connaissances pré-formées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!