8 beliebte Werkzeuge für Lappenanwendungen

Externes Wissen nutzen: Ein tiefes Eintauchen in die wiedervergrößerte Generation (LAB) und seine Werkzeuge

Die Fähigkeit, externes Wissen in KI -Modelle zu integrieren, die über ihre anfänglichen Trainingsdaten hinausgehen, ist die Veränderung der KI -Landschaft. Dies wird durch Abruf Augmented Generation (RAG) erreicht, wodurch KI -Systeme dynamisch zugreifen und externe Informationen nutzen können. In diesem Artikel werden beliebte Lag -Tools und deren Auswirkungen auf die Zukunft der KI untersucht.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Rag und wie funktioniert es?
• Beliebte Lappenwerkzeuge
  • NotebookLM
  • CHATPDF
  • Nonegpt.io
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Rag und wie funktioniert es?

RAG kombiniert retrievalbasierte Systeme mit generativen Modellen. Nach Erhalt einer Abfrage holt ein Lappenmodell relevante Informationen aus externen Quellen (Datenbanken, Dokumente usw.). Diese Daten erhöhen die Eingabe für das generative Modell, was zu genaueren und kontextbewussten Antworten führt.

Erwägen Sie, Kleidung zu empfehlen, die auf früheren Einkäufen basiert:

1. Abrufen von Kaufdaten: Das System greift auf Ihre Kaufhistorie (Artikeltyp, Marke, Farbe usw.) zu.
2. Stilpräferenzanalyse: Das System analysiert Ihre früheren Entscheidungen, um Ihren Stil zu verstehen.
3. Personalisierte Empfehlungen: Sie durchsucht die aktuelle Sammlung nach übereinstimmenden Elementen und bietet relevante und aktuelle Vorschläge.

Beliebte Lappenwerkzeuge

Spezialisierte Tools vereinfachen die Entwicklung von Lagenanwendungen für verschiedene Anwendungsfälle. Zu den wichtigsten Spielern gehören:

1. NotebookLM (Google)
2. CHATPDF
3. Nonegpt.io
4. Öffnen Sie das Notebook LM (Open Source)
5. Askyourpdf
6. Pdf.ai
7. Chatdoc
8. Chatize

Die folgende Tabelle vergleicht die Funktionen dieser Tools:

Diese Tools bilden die Grundlage für den Aufbau effizienter KI-Lösungen, ob textbasierte oder sehbasiertes.

Lassen Sie uns drei prominente Werkzeuge untersuchen:

1. Notebooklm

NotebookLM, der von Google Gemini 1.5 Pro betrieben wird, generiert Inhalte basierend auf bereitgestellten Informationen, wodurch Ungenauigkeiten minimiert werden. Es unterstützt verschiedene Eingabetypen (PDFs, Google -Dokumente, YouTube -Videos) und erzeugt Zusammenfassungen, beantwortet Fragen und generiert Audioinhalte (Podcasts).

Schritte zur Verwendung von NotebookLM:

1. Melden Sie sich an: Zugriff auf NotebookLM und erstellen Sie ein neues Notizbuch.
2. Quellen hinzufügen: Laden Sie Dateien aus Google Drive hoch, fügen Sie URLs hinzu oder fügen Sie Text ein (bis zu 50 Ressourcen).
3. Abfrage: Stellen Sie am Ende des Bildschirms Fragen.
4. Podcast -Generierung: Generieren Sie eine Audioübersicht.

Open NotebookLM, eine ähnliche Open-Source-Alternative, bietet vergleichbare Funktionen.

2. Chatpdf

CHATPDF ermöglicht die Konversationsinteraktion mit PDF -Dokumenten. Laden Sie eine PDF hoch und stellen Sie Fragen, um Informationen zu extrahieren, ohne das gesamte Dokument zu lesen.

3. NOTPT.IO

Nonegpt.io ist ein vielseitiges Tool für die Zusammenfassung, Notiz- und Dokumenteninteraktion. Laden Sie Dateien hoch, fügen Sie URLs hoch oder geben Sie Text für die Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen ein.

Abschluss

Rag verändert die Fähigkeit der KI, auf externes Wissen zuzugreifen und zu nutzen. Tools wie NotebookLM, CHATPDF und NOTTPT.IO vereinfachen die Entwicklung von Rag-Anwendungen und ermöglichen effiziente und leistungsstarke KI-Modelle über verschiedene Aufgaben hinweg. Die Zukunft wird wahrscheinlich noch anspruchsvollere Lag -Tools entstehen.

Häufig gestellte Fragen

Q1. Was sind Lappenwerkzeuge? Lag -Tools sind Anwendungen, die das Abrufen von Informationen mit generativem KI für kontextbezogene Antworten kombinieren.

Q2. Welche Frameworks unterstützen benutzerdefinierte Lappensysteme? Zu den beliebten Frameworks gehören Langchain, Intel Lab's Fastrag, Haystack und Llamaindex.

Q3. NotebookLM vs. Open NotebookLM? NotebookLM (Google) verwendet Gemini 1.5 Pro, während Open NotebookLM eine Open-Source-Alternative mit LLAMA 3.1 405b ist.

Q4. Können Lag -Tools Podcasts erzeugen? Ja, einige bieten diese Funktion an, wie NotebookLM und Notegpt.io.

Q5. Welche Dateiformate werden unterstützt? RAG -Tools unterstützen in der Regel PDFs, Google -Dokumente, URLs, Videos und Audiodateien.

Q6. Rag gegen LLMs? Rag erhöht LLMs mit externen Daten für einen verbesserten Kontext, während LLMs ausschließlich auf vorgebildetem Wissen angewiesen sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von8 beliebte Werkzeuge für Lappenanwendungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!