IncarnaMind: Инструмент ИИ, позволяющий общаться с личными документами (PDF, TXT) с использованием больших языковых моделей (LLM) типа GPT
IncarnaMind лидирует в области искусственного интеллекта, позволяя пользователям взаимодействовать со своими личными документами в форматах PDF и TXT. Спрос на возможность осуществлять запросы документов естественным языком возрос с появлением AI-решений. Однако существуют проблемы, особенно с точностью и управлением контекстом, даже при использовании сильных моделей, таких как GPT. Используя уникальную архитектуру, направленную на улучшение взаимодействия пользователя с документами, IncarnaMind решает эти проблемы.
Sliding Window Chunking
Скользящее оконное разделение документов динамически изменяет размер и положение окна в отличие от традиционных методов Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые зависят от фиксированных размеров фрагментов. Эта адаптивная техника гарантирует, что система сможет балансировать между получением более полной, контекстно насыщенной информации и деталями. Такой подход делает систему более способной разбираться с комплексными документами, что делает ее эффективным инструментом для извлечения подробной информации.
Ensemble Retriever
Этот подход улучшает запросы еще больше, интегрируя несколько стратегий поиска. Ensemble Retriever улучшает ответы LLM, позволяя IncarnaMind эффективно сортировать как крупномасштабные, так и детальные данные в документах пользователя. Эта многогранная стратегия поиска помогает устранить проблему фактических галлюцинаций, часто наблюдаемую в LLM.
Одно из главных преимуществ IncarnaMind заключается в том, что он решает некоторые проблемы, с которыми сталкиваются другие AI-технологии взаимодействия с документами. Традиционные инструменты часто испытывают трудности с разными уровнями сложности данных из-за использования одного размера фрагмента для извлечения информации. Это решается адаптивной техникой разделения фрагментов IncarnaMind, позволяющей извлекать более точные и уместные данные путем изменения размеров фрагментов в зависимости от содержания и контекста документа.
Большинство техник поиска сосредоточены либо на точном извлечении данных, либо на семантическом понимании. Эти два аспекта сбалансированы в Ensemble Retriever, гарантируя ответы, богатые семантикой и соответствующие контексту. Неспособность многих текущих решений осуществлять запросы более чем одного документа одновременно ограничивает их использование в сценариях с несколькими документами. IncarnaMind устраняет эту проблему, позволяя осуществлять многократные запросы по нескольким документам одновременно, обеспечивая более полное и интегрированное понимание данных.
IncarnaMind адаптируем и работает с многими другими LLM, такими как Llama2 series, Anthropic Claude и OpenAI GPT. Модель Llama2-70b-chat, продемонстрировавшая лучшую производительность в терминах логики и безопасности по сравнению с другими моделями, такими как GPT-4 и Claude 2.0, является моделью, для которой инструмент оптимизирован. Однако некоторые пользователи могут рассматривать это как недостаток, поскольку квантованная версия Llama2-70b-gguf требует более 35 ГБ памяти GPU для выполнения. API Together.ai, поддерживающий llama2-70b-chat и другие открытые модели, предоставляет рабочую альтернативу в таких ситуациях.
В заключение, благодаря IncarnaMind, ИИ значительно улучшит способ взаимодействия пользователей с личными документами. Он хорошо позиционирован для стать ключевым инструментом для всех, кто нуждается в точном и контекстно осознанном извлечении информации из документов, поскольку он решает важные проблемы при извлечении документов и обладает сильной совместимостью с несколькими LLM.
Проверьте наш репозиторий на GitHub. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит его исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и LinkedIn-группе. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit с более чем 48 тыс. подписчиков.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустил DistillKit: открытый инструмент для моделирования сжатия, превращающий модель дистилляции в эффективную, высокопроизводительную малую языковую модель.
