個人の知識システムはすべて静的であり、対話はできません。知識の呼び出しは記憶に基づいて行われます。しかし、ChatGPT の API 開発により、このような個人の知識システムは変化し、以前の静的なモードから対話形式になり、知識の流通と呼び出しにより適しています。そして、Quivr プロジェクトはちょうどその時にリリースされ、個人の大規模な対話型知識ベースを作成することができます。この記事では、それについて紹介します。
前提条件
"リカルド・リマのメモリパレス学習法とチュートリアル、通常とは異なる記憶の楽しさ"
"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には？この方法を使ってみてください"
"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
内容の詳細
Quivr は、非構造化の情報を保存および検索するのを支援することを目的としています。それは第 2 の脳のようなものです。
それはテキスト、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することができます。また、先進的な生成 AI を利用して情報を生成および検索するのに役立ちます。
アプリケーションは高速かつ効率的なデザインであり、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自分でデプロイする場合、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 日につき 2000 トークンの使用量しか提供されません。
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するボタンがあり、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を追加することもできます。
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、知識の対話を開始できます。
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することができ、自分の知識ベースを最適化するために精密な制御が可能です。アプリケーションは非常に困難ではありませんので、ここでは詳しく説明しませんが、読者の皆さんは自分でテストしてみてください。とても面白いです。