IncarnaMind: ИИ-инструмент для общения с личными документами (PDF, TXT) с использованием крупных языковых моделей (LLM) типа GPT
IncarnaMind является ведущим представителем в области искусственного интеллекта, который позволяет пользователям взаимодействовать с их личными документами в форматах PDF или TXT. Необходимость возможности извлечения информации из документов естественным языком возросла с развитием AI-решений. Однако, по-прежнему существуют проблемы, особенно с точностью и управлением контекстом, даже при использовании сильных моделей, таких как GPT. Используя уникальную архитектуру, предназначенную для улучшения взаимодействия пользователя с документами, IncarnaMind справилась с этими проблемами.
Sliding Window Chunking
Метод Sliding Window Chunking IncarnaMind динамически изменяет размер и положение окна в отличие от обычных методов Retrieval-Augmented Generation (RAG), которые зависят от фиксированных размеров чанков. Этот адаптивный метод гарантирует, что система сможет балансировать между получением более полной информации и деталей в зависимости от сложности данных и запросов пользователя. Этот подход делает систему более способной для обработки и понимания сложных документов, что делает ее эффективным инструментом для извлечения детальной информации.
Ensemble Retriever
Этот подход улучшает запросы еще больше путем интеграции нескольких стратегий извлечения. Ensemble Retriever улучшает ответы, позволяя IncarnaMind эффективно сортировать как общие, так и детальные данные в документах пользователя. Эта многогранный стратегия извлечения помогает уменьшить проблему фактических галлюцинаций, часто наблюдаемых в LLM.
Одно из главных преимуществ IncarnaMind заключается в том, что он может решить некоторые длительные проблемы, с которыми все еще сталкиваются другие технологии взаимодействия с документами, основанные на ИИ. Подход с адаптивным чанкингом адресует проблемы точности и соответствия данных различной сложности, что позволяет извлекать более точную и актуальную информацию.
Большинство методов извлечения сосредотачиваются либо на точном извлечении данных, либо на семантическом понимании. Этот баланс обеспечивается Ensemble Retriever, гарантируя ответы, богатые семантически и контекстуально. Возможность многократного запроса нескольких документов одновременно делает IncarnaMind более универсальным инструментом для понимания данных.
IncarnaMind разработан для совместимости и работы с различными LLM, такими как Llama2, Anthropic Claude и OpenAI GPT. Модель Llama2-70b-chat, которая продемонстрировала лучшую производительность в сравнении с другими моделями, оптимизирована для использования с этим инструментом. Однако некоторые пользователи могут столкнуться с ограничением, так как для выполнения модель требуется более 35 ГБ GPU RAM. В таких случаях API Together.ai, поддерживающий Llama2-70b-chat и другие открытые модели, может быть альтернативой.
В заключение, IncarnaMind значительно улучшает взаимодействие пользователей с личными документами с использованием ИИ и представляет собой важный инструмент для точного и контекстно-осведомленного извлечения информации из документов, а также обеспечивает сильную совместимость с различными LLM.
