Die besten 自定義查詢-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 自定義查詢-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

自定義查詢

  • KI-gesteuertes Lesezeichenmanagement mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen und Inhaltsanalyse.
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    Was ist bookmarksai?
    Erleben Sie die Zukunft des Surfen im Internet mit Bookmarks AI, einer hochmodernen Chrome-Erweiterung, die durch die fortschrittliche Gemini Pro API von Google unterstützt wird. Bookmarks AI geht über die traditionelle Zusammenfassung hinaus und bietet eine dynamische und intelligente Möglichkeit, mit Ihren gespeicherten Inhalten zu interagieren. Sie ermöglicht es Ihnen, in Ihre gespeicherten Webseiten einzutauchen, benutzerdefinierte Anfragen mit KI zu beantworten, Einzel- oder mehrere Seiten zu analysieren und Inhalte nach festgelegten Kriterien zu bewerten. Ob für Forschung, Produktivität oder persönliche Verwaltung, Bookmarks AI verändert die Art und Weise, wie Sie mit Online-Inhalten interagieren.
    bookmarksai Hauptfunktionen
    • KI-gesteuerte Inhaltsanalyse
    • Anpassbare Eingabeaufforderungen
    • Flexibles Inhaltsmanagement
    • Kriterienbewertung
  • LlamaIndex ist ein Open-Source-Framework, das die retrieval-augmentierte Generierung ermöglicht, indem es benutzerdefinierte Datenindizes für LLMs erstellt und abfragt.
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    Was ist LlamaIndex?
    LlamaIndex ist eine entwicklerorientierte Python-Bibliothek, die die Kluft zwischen großen Sprachmodellen und privaten oder domänenspezifischen Daten überbrückt. Sie bietet verschiedene Indexarten—wie Vektor-, Baum- und Schlüsselwortindizes—sowie Adapter für Datenbanken, Dateisysteme und Web-APIs. Das Framework beinhaltet Werkzeuge zum Aufteilen von Dokumenten in Knoten, Einbetten dieser Knoten mittels populärer Einbettungsmodelle und intelligentes Retrieval, um Kontext für ein LLM bereitzustellen. Mit eingebautem Caching, Abfrageschemata und Knotverwaltung vereinfacht LlamaIndex den Aufbau retrieval-augmented generierter Anwendungen, die hochpräzise, kontextreiche Antworten liefern, beispielsweise in Chatbots, QA-Diensten und Analytik-Pipelines.
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