VisQueryPDF processa arquivos PDF segmentando-os em pedaços, gerando embedings vetoriais via modelos da OpenAI ou compatíveis, e armazenando esses embedings em um armazenamento vetorial local. Os usuários podem enviar consultas em linguagem natural para recuperar os pedaços mais relevantes. Os resultados de pesquisa são exibidos com texto destacado nas páginas originais de PDF e plotados em um espaço de embedings bidimensional, permitindo uma exploração interativa das relações semânticas entre segmentos do documento.

A extensão DALL-E 2 para Google permite que os usuários integrem as capacidades de geração de imagens do DALL-E 2 da OpenAI ao Google Imagens. Ao incorporar visuais gerados por IA ao lado dos resultados padrão, ela transforma as experiências de busca, inspirando criatividade e permitindo que os usuários explorem uma infinidade de estilos visuais e interpretações. Imagine procurar um conceito e instantaneamente encontrar peças de arte únicas que refletem essa ideia, tornando-se uma ferramenta inestimável para artistas, designers e criadores de conteúdo.

O arXiv Viz fornece um método visual para explorar e entender o banco de dados abrangente de artigos de pesquisa disponíveis no arXiv. Esta ferramenta visa facilitar para pesquisadores, estudantes e entusiastas a compreensão rápida das ideias-chave, tendências e conexões na literatura acadêmica em diversas áreas, como física, matemática, ciência da computação e mais. Ao transformar a experiência tradicional de busca e navegação baseada em texto em uma interface visual intuitiva, o arXiv Viz aprimora a forma como os usuários interagem e compreendem os artigos acadêmicos.