8 alat popular untuk aplikasi kain

Memanfaatkan pengetahuan luaran: menyelam mendalam ke dalam pengambilan semula Generasi Tambahan (RAG) dan alatnya

Keupayaan untuk mengintegrasikan pengetahuan luaran ke dalam model AI, di luar data latihan awal mereka, mengubah landskap AI. Ini dicapai melalui pengambilan semula generasi tambahan (RAG), yang membolehkan sistem AI untuk mengakses dan menggunakan maklumat luaran secara dinamik. Artikel ini meneroka alat RAG yang popular dan kesannya terhadap masa depan AI.

Jadual Kandungan

• Apa itu kain dan bagaimana ia berfungsi?
• Alat Rag Popular
  • Notebooklm
  • Chatpdf
  • Notegpt.io
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu kain dan bagaimana ia berfungsi?

RAG menggabungkan sistem berasaskan pengambilan semula dengan model generatif. Apabila menerima pertanyaan, model RAG mengambil maklumat yang relevan dari sumber luaran (pangkalan data, dokumen, dll.). Data yang diambil ini menambah input untuk model generatif, menghasilkan tindak balas yang lebih tepat dan konteks.

Pertimbangkan untuk mengesyorkan pakaian berdasarkan pembelian masa lalu:

1. Pengambilan data pembelian masa lalu: Sistem mengakses sejarah pembelian anda (jenis item, jenama, warna, dll.).
2. Analisis Keutamaan Gaya: Sistem menganalisis pilihan masa lalu anda untuk memahami gaya anda.
3. Cadangan yang diperibadikan: Ia mencari koleksi semasa untuk item yang sepadan, yang menawarkan cadangan yang relevan dan terkini.

Alat Rag Popular

Alat khusus memudahkan pembangunan aplikasi RAG untuk pelbagai kes penggunaan. Pemain utama termasuk:

1. NotebookLM (Google)
2. Chatpdf
3. Notegpt.io
4. Buka Notebook LM (sumber terbuka)
5. Askyourpdf
6. Pdf.ai
7. Chatdoc
8. Berbual

Jadual berikut membandingkan keupayaan alat ini:

Alat Aplikasi RAG	Model yang mendasari	Ringkasan	Fail yang disokong	Kandungan video	Generasi podcast
Notebooklm	Gemini 1.5 Pro	Ya	Pdf, txt, markdown, audio, laman web	Pautan video YouTube	Ya
Chatpdf	Tidak ditentukan	Ya	Pdf	Tidak	Tidak
Notegpt.io	Tidak ditentukan	Ya	Pdf, ppt, docx, audio, video, imej, laman web	Ya	Ya
Buka NotebookLM	Llama 3.1 405b	Ya	Pdf	Pautan video YouTube	Ya
Askyourpdf	GPT-4O mini (percuma), GPT-4 (dibayar), model Claude (dibayar), Mistral (dibayar)	Ya	Pdf, doc, docx	Tidak	Tidak
Pdf.ai	GPT-3.5-Turbo (percuma), GPT-4 (dibayar), Claude 3.5 sonnet (dibayar)	Ya	Pdf	Tidak	Tidak
Chatdoc	GPT-4O (dibayar)	Ya	Pdf, doc, docx, markdown, laman web, epub, ecrtxt	Tidak	Tidak
Berbual	GPT 3.5, GPT-4	Ya	PDF, Word, Excel, PowerPoint, Laman Web, HTML, MOBI	Tidak	Tidak

Alat ini menyediakan asas untuk membina penyelesaian AI yang cekap, sama ada berasaskan teks atau berasaskan penglihatan.

Mari kita periksa tiga alat yang menonjol:

1. Notebooklm

NotebookLM, yang dikuasakan oleh Google's Gemini 1.5 Pro, menjana kandungan berdasarkan maklumat yang disediakan, meminimumkan ketidaktepatan. Ia menyokong pelbagai jenis input (PDF, Dokumen Google, video YouTube) dan menghasilkan ringkasan, menjawab soalan, dan menghasilkan kandungan audio (podcast).

Langkah -langkah untuk menggunakan NotebookLM:

1. Log masuk: Akses NotebookLM dan buat buku nota baru.
2. Tambah Sumber: Muat naik fail dari Google Drive, tambah URL, atau tampal teks (sehingga 50 sumber).
3. Pertanyaan: Tanya soalan di bahagian bawah skrin.
4. Generasi podcast: Menjana ringkasan audio.

Buka NotebookLM, alternatif sumber terbuka yang sama, menawarkan fungsi yang setanding.

2. Chatpdf

CHATPDF membolehkan interaksi perbualan dengan dokumen PDF. Muat naik PDF dan tanya soalan untuk mengekstrak maklumat tanpa membaca keseluruhan dokumen.

3. Notegpt.io

Notegpt.io adalah alat serba boleh untuk meringkaskan, mengambil nota, dan interaksi dokumen. Muat naik fail, tampal URL, atau teks input untuk ringkasan dan menjawab soalan.

Kesimpulan

RAG mengubah keupayaan AI untuk mengakses dan menggunakan pengetahuan luaran. Alat seperti NotebookLM, CHATPDF, dan Notegpt.io Memudahkan pembangunan aplikasi RAG, membolehkan model AI yang cekap dan berprestasi tinggi merentasi pelbagai tugas. Masa depan mungkin akan melihat alat RAG yang lebih canggih muncul.

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah alat RAG? Alat RAG adalah aplikasi yang menggabungkan pengambilan maklumat dengan AI generatif untuk respons yang berkaitan secara kontekstual.

S2. Rangka kerja apa yang menyokong sistem RAG tersuai? Rangka kerja popular termasuk Langchain, Intel Lab's Fastrag, Haystack, dan Llamaindex.

Q3. NotebookLM vs Open NotebookLM? NotebookLM (Google) menggunakan Gemini 1.5 Pro, manakala Open NotebookLM adalah alternatif sumber terbuka menggunakan Llama 3.1 405b.

Q4. Bolehkah alat RAG menjana podcast? Ya, ada, seperti NotebookLM dan Notegpt.io, menawarkan ciri ini.

S5. Format fail apa yang disokong? Alat RAG biasanya menyokong PDF, Dokumen Google, URL, video, dan fail audio.

S6. RAG vs LLMS? RAG menambah LLM dengan data luaran untuk konteks yang lebih baik, sementara LLMS hanya bergantung pada pengetahuan yang terlatih.

Atas ialah kandungan terperinci 8 alat popular untuk aplikasi kain. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!