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前沿技术 785 0 昨天 15:38
嘿,伙伴们,
   
      
长久以来,我一直在寻找一种方法,能拥有属于自己的“执行教练”,可以长期记住每一天的所有信息。我希望它能存储任何书籍、文件(比如《每周工作4小时》、心理学相关资料以及销售类书籍)。
   
      
我和ChatGPT聊了很久,它建议我使用AnythingLLM,因为它具备混合/文档处理能力,而且你可以让它无限量记住你想要的任何信息。
   
      
我试用了,甚至还更改了设置(比如使用turbo,优化系统提示等等)。但后来,我在没有将书的内容存储进去的情况下,问了和向ChatGPT提出的相同问题,ChatGPT给出的答案还是更好。我的意思是,这问题相当简单,就是“蒂姆·费里斯《每周工作4小时》的核心原则以及详细解释是什么”。使用AnythingLLM时,我还特意指出了我上传的书名。
   
      
我以前是软件工程师,所以大致明白它的运作原理,但它对我来说真的没什么用,这还是让我挺意外的。它就好像不会自己思考,只是根据关键词随意抛出信息,毫无上下文逻辑,也不考虑给出恰当、详细的答案。感觉它根本没有完整提取书籍内容。
   
      
是我遗漏了什么,还是使用方法不当呢?你们有同样的感觉吗?AnythingLLM是不是本来就不适合我想做的事?
   
      
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索卡俳句 作者:Aggravating_Fun_7692本地大语言模型感觉没啥用因为在大多数消费级硬件上它们确实有点不给力还记得有一次在巴辛塞的俳句对决中,索卡不小心多用了一个音节吗?那就是索卡俳句,而你刚刚也创作了一首 。  
没错,100万个词元的上下文长度更有优势,直接把整本书上传进去就行。嵌入对于细节回忆效果不好。我不确定它的合理用途是什么?我觉得这就像是低成本微调,效果也不怎么样 。  
我的收获:anythingllm在开箱即用的情况下,用于检索增强生成(RAG)就非常出色。检查一下你使用的向量数据库、模型以及嵌入。
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