Your AI powered learning assistant

Подходы к получению архивных документов для памяти искусственного интеллекта Автор обсуждает два подхода к получению архивных документов для памяти помощника по искусственному интеллекту. Первый подход предполагает поиск в архиве с помощью Python, в то время как второй подход предполагает использование большой языковой модели для извлечения ссылок, упомянутых в статье, и выполнение поиска в Google, чтобы найти эти статьи.

Использование большой языковой модели для извлечения ссылок Автор объясняет, как они используют большую языковую модель для извлечения ссылок, упомянутых в статье, и выполняют поиск в Google, чтобы найти эти статьи. Они разделяют статью на основе раздела "ссылки" и используют шаблон запроса для извлечения соответствующей информации из ссылок. Затем они выполняют поиск статьи в Google и извлекают идентификатор, чтобы загрузить саму статью. Извлеченные ссылки прикрепляются к объекту paper для создания графика знаний всех соответствующих статей.

Обработка архивных документов Автор дает подробное объяснение того, как они обрабатывают архивные документы с помощью Python. Они используют функции для загрузки и извлечения соответствующей информации из статей, включая авторов, категории и ссылки. Они также используют pi pdf2 для извлечения текста из PDF-файлов. Извлеченные ссылки используются для создания диаграммы знаний по всем соответствующим статьям.