VisQueryPDF는 PDF 파일을 청크로 분할하고, OpenAI 또는 호환 가능한 모델을 통해 벡터 임베딩을 생성하며, 이를 로컬 벡터 저장소에 저장합니다. 사용자는 자연어 질의를 입력하여 가장 관련성 높은 청크를 검색할 수 있습니다. 검색 결과는 원본 PDF 페이지에 하이라이트된 텍스트로 표시되고, 2차원 임베딩 공간에 시각화되어 문서 세그먼트 간의 의미적 관계를 인터랙티브하게 탐색할 수 있습니다.

DALL-E 2 Google 확장 프로그램은 사용자가 OpenAI의 DALL-E 2 이미지 생성 기능을 Google 이미지에 통합할 수 있도록 합니다. 표준 결과 옆에 AI 생성 비주얼을 포함함으로써 검색 경험을 변화시키고 창의력을 자극하며 사용자가 다양한 비주얼 스타일과 해석을 탐색할 수 있도록 합니다. 개념을 검색하고 즉시 그 아이디어를 반영하는 독특한 예술 작품을 발견한다고 상상해 보십시오. 이는 예술가, 디자이너 및 콘텐츠 제작자에게 귀중한 도구가 됩니다.

arXiv Viz는 arXiv에서 제공되는 연구 논문의 포괄적인 데이터베이스를 탐색하고 이해하기 위한 시각적 방법을 제공합니다. 이 도구는 연구자, 학생, 애호가가 물리학, 수학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 학술 문헌에서 주요 아이디어, 트렌드 및 연결을 신속하게 파악할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 전통적인 텍스트 기반 검색 및 탐색 경험을 직관적인 시각 인터페이스로 변환함으로써 arXiv Viz는 사용자가 학술 기사와 상호작용하고 이해하는 방식을 향상시킵니다.