個人の知識システムはすべて静的であり、相互作用はできません。知識を呼び出すには、記憶に基づいてクエリを実行する必要があります。しかし、ChatGPT の API が開発されたことで、このような個人の知識システムはいくらか変わり、以前の静的なモードを完全に覆い隠し、相互作用可能な形式に変わり、知識の流通と呼び出しをより容易にすることができるようになりました。そして、ちょうどその時にリリースされた Quivr プロジェクトは、あなたが相互作用可能な大規模な個人の知識ベースを構築することができるようにするものです。この記事では、それについて紹介します。
前提条件
"Lima Mattos のメモリパレス学習法とチュートリアル、通常の人とは異なる楽しい記憶の作り方"
"自分自身の個人的なメモリシステムを科学的に構築する方法"
"学習の概念を共有し、知識の取得速度を向上させ、記憶を深める"
"知識レベルを全面的に向上させるための方法？おそらくこれを試してみることができます"
"学習ピラミッドを見た後、どのようにして知識を 100％マスターするか"
クリックできない場合は、サイト内を検索して閲覧してください。
公式ウェブサイト
https://try-quivr.streamlit.app/
プロジェクトのアドレス
詳細内容
Quivr は、非構造化の情報を保存および検索するのを助けることを目的としており、まるで第二の脳のようです。
テキスト、画像、コードスニペットなど、ほぼすべてのタイプのデータを処理でき、高度な生成 AI を活用して情報を生成および検索するのに役立ちます。
アプリケーションのデザインは迅速かつ効率的であり、データにすばやくアクセスできるように保証されています。データはクラウドに保存され、安全で信頼性があります。
TXT、CSV、MD、MARKDOWN、M4A、MP3、WEBM、MP4、MPGA、WAV、MPEG、PDF、HTML、PPTX、DOCX など、さまざまなファイルタイプをサポートしています。
ソースコードは Python で書かれており、Web フレームワークとして Streamlit を使用しています。バックエンドサービスを提供するために、Supabase（オープンソースの Firebase の代替）を利用しています。
ソースコードを使用して独自に展開する場合、独自の ChatGPT API を使用できます。ChatGPT API がない場合でも、Quivr を使用することができますが、制限があり、1 日あたりの使用量は 2000 トークンに制限されます。
使用方法も非常に簡単で、インターフェースには「知識を追加」ボタンがあり、クリックすると、TXT、CSV、MD、MARKDOWN、M4A、MP3、WEBM、MP4、MPGA、WAV、MPEG、PDF、HTML、PPTX、DOCX などのファイルタイプをアップロードできます。
ウェブページのアドレスを追加することもできますし、データベースのテーブルも追加できます。
アップロードが完了したら、「あなたの脳とのコミュニケーション」をクリックして、知識の相互作用を開始できます。
Forget と Explore を使用して、アップロードしたファイルを制御および閲覧し、自分の知識ベースを最適化するために精密な制御を行うことができます。アプリケーションは非常に困難ではありませんが、ここでは詳しく説明しません。読者の皆さんは自分でテストしてみてください。非常に興味深いです。