कई लोगों ने पहले ही चैटबॉक्स को एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल के रूप में उपयोग करते हुए, स्थानीय स्तर पर डीपसीक लार्ज लैंग्वेज मॉडल को तैनात और उपयोग करना शुरू कर दिया है
यह आलेख दो अन्य AI लार्ज लैंग्वेज मॉडल प्रबंधन और विज़ुअलाइज़ेशन कलाकृतियों का परिचय देना जारी रखेगा, और AI लार्ज लैंग्वेज मॉडल को अधिक कुशलता से उपयोग करने में आपकी सहायता करने के लिए तीनों की विस्तार से तुलना करेगा।
2025 में, जब एआई प्रौद्योगिकी का विस्तार हो रहा होगा, तो आप एक एआई सहायक उपकरण का चयन कैसे करेंगे जो कई मॉडलों का प्रबंधन कर सके और कुशल सहयोग प्राप्त कर सके?
यह लेख तीन आयामों से तीन सबसे लोकप्रिय एआई सहायक उपकरण / सर्वोत्तम साझेदार / दक्षता साझेदारों का विश्लेषण करेगा: कार्यात्मक स्थिति, अद्वितीय लाभ और लागू परिदृश्य: चेरी स्टूडियो, AnythingLLM, और चैटबॉक्सयह आपकी ज़रूरतों को सटीक रूप से पूरा करने और आपकी दक्षता को आसानी से सुधारने में आपकी मदद करेगा! अगर आप इन AI टूल्स का बेहतर इस्तेमाल करना चाहते हैं, तो पढ़ते रहें!
एक न्यूनतम सारांश
मैंने इन उपकरणों को स्थापित किया है और इनका प्रयोग किया है, और यहां इनके साथ मेरे सबसे सहज अनुभवों का संक्षिप्त सारांश दिया गया है
- चेरी स्टूडियो: उपयोगकर्ता के अनुकूल, संक्षिप्त और समृद्ध, स्थानीय ज्ञान आधार का समर्थन करता है, और इसमें एक अंतर्निहित "एजेंट" है जो बहुत बढ़िया है। यह विभिन्न क्षेत्रों में बहुत विस्तृत, समृद्ध और पेशेवर है, जैसे "तकनीकी लेखक," "डेवऑप्स इंजीनियर विशेषज्ञ," "विस्फोटक कॉपीराइटर," "फिटनेस ट्रेनर विशेषज्ञ," आदि।
- AnythingLLM: अंतर्निहित एम्बेडेड मॉडल और वेक्टर डेटाबेस और एक शक्तिशाली स्थानीय ज्ञान आधार के साथ एक अधिक गंभीर इंटरफ़ेस;
- चैटबॉक्स: संवादात्मक एआई पर ध्यान केंद्रित करता है, अपेक्षाकृत सरल है, दस्तावेजों को पढ़ सकता है, लेकिन स्थानीय ज्ञान आधार में संलग्न नहीं हो सकता है, अंतर्निहित "मेरा साथी", कम लेकिन बेहतर, जैसे "चार्ट बनाएं", "यात्रा साथी", आदि।
चेरी स्टूडियो: मल्टी-मॉडल सहयोग के लिए “ऑल-राउंड कमांडर”
अद्वितीय लाभ:
एकाधिक मॉडलों के बीच स्वतंत्र रूप से स्विच करें: ओपनएआई, 1टीपी8टी और जेमिनी जैसे मुख्यधारा के क्लाउड मॉडल का समर्थन करता है, और क्लाउड और स्थानीय मॉडल की लचीली कॉलिंग को प्राप्त करने के लिए ओलामा स्थानीय परिनियोजन को एकीकृत करता है।
अंतर्निहित 300+ पूर्व-कॉन्फ़िगर सहायक: लेखन, प्रोग्रामिंग और डिज़ाइन जैसे परिदृश्यों को कवर करें। उपयोगकर्ता सहायक भूमिकाओं और कार्यों को अनुकूलित कर सकते हैं, और एक ही वार्तालाप में कई मॉडलों के आउटपुट परिणामों की तुलना कर सकते हैं।
बहु-मोडल दस्तावेज़ प्रसंस्करण: पाठ, पीडीएफ और छवियों जैसे कई प्रारूपों का समर्थन करता है, जटिल डेटा प्रसंस्करण आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए WebDAV फ़ाइल प्रबंधन, कोड हाइलाइटिंग और मरमेड चार्ट विज़ुअलाइज़ेशन को एकीकृत करता है।
लागू परिदृश्य:
डेवलपर्स को कोड की तुलना और डीबग करने या कई मॉडलों में दस्तावेज़ तैयार करने की आवश्यकता होती है;
रचनाकारों को पाठ निर्माण की विभिन्न शैलियों के बीच शीघ्रता से स्विच करने की आवश्यकता होती है;
उद्यमों को डेटा गोपनीयता (स्थानीय मॉडल) और क्लाउड में उच्च-प्रदर्शन मॉडल के हाइब्रिड उपयोग को ध्यान में रखना होगा।
चयन सलाह:
तकनीकी टीमों, मल्टीटास्कर्स या उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जिनकी डेटा गोपनीयता और कार्यात्मक मापनीयता के लिए उच्च आवश्यकताएं हैं।
AnythingLLM: उद्यम-स्तरीय ज्ञान आधारों का "बुद्धिमान मस्तिष्क"
अद्वितीय लाभ:
दस्तावेज़ बुद्धिमान प्रश्नोत्तर: पीडीएफ और वर्ड जैसे प्रारूपों में फाइलों के अनुक्रमण का समर्थन करता है, और दस्तावेज़ के टुकड़ों का सटीक रूप से पता लगाने और संदर्भगत रूप से प्रासंगिक उत्तर उत्पन्न करने के लिए बड़े मॉडलों के साथ संयोजन करने के लिए वेक्टर खोज तकनीक का उपयोग करता है।
स्थानीयकृत परिनियोजन लचीला हैसंवेदनशील डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए इसे क्लाउड सेवाओं पर निर्भर हुए बिना ओलामा जैसे स्थानीय अनुमान इंजनों से जोड़ा जा सकता है।
खोज और उत्पादन एकीकृत हैंज्ञान आधार की सामग्री को पहले खोजा जाता है, और फिर उत्तर उत्पन्न करने के लिए मॉडल को बुलाया जाता है, जिससे उत्तर की व्यावसायिकता और सटीकता सुनिश्चित होती है।
लागू परिदृश्य:
आंतरिक उद्यम दस्तावेज़ पुस्तकालयों (जैसे कर्मचारी पुस्तिकाएं और तकनीकी दस्तावेज़) के लिए स्वचालित प्रश्न और उत्तर;
शैक्षिक अनुसंधान में दस्तावेजों से महत्वपूर्ण जानकारी निकालना और सार निकालना;
व्यक्तिगत उपयोगकर्ता भारी मात्रा में नोट्स या ई-बुक संसाधनों का प्रबंधन करते हैं।
चयन सलाह:
यह उन उद्यमों के लिए अनुशंसित है जो दस्तावेज़ प्रसंस्करण पर निर्भर हैं, अनुसंधान संस्थान, या टीम जिन्हें निजी ज्ञान आधार बनाने की आवश्यकता है।
चैटबॉक्स: न्यूनतम “हल्का चैट विशेषज्ञ”
अद्वितीय लाभ:
त्वरित अनुभव के लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन: स्थापना के बाद उपयोग के लिए तैयार, ChatGPT के समान एक सरल इंटरफ़ेस प्रदान करता है, नौसिखिए उपयोगकर्ताओं के लिए जल्दी से शुरू करने के लिए उपयुक्त। स्थानीय मॉडल अनुकूल: ओलमा जैसे स्थानीय अनुमान उपकरणों का समर्थन करता है, और जटिल नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन के बिना ओपन सोर्स मॉडल चला सकता है।
हल्का और उच्च प्रदर्शनयह कम संसाधनों का उपभोग करता है और सीपीयू वातावरण में भी आसानी से चल सकता है, जिससे यह कम कॉन्फ़िगरेशन वाले उपकरणों के लिए उपयुक्त है।
लागू परिदृश्य:
व्यक्तिगत उपयोगकर्ता स्थानीय मॉडल निर्माण के प्रभाव का शीघ्रता से परीक्षण कर सकते हैं;
डेवलपर्स अस्थायी रूप से मॉडल को डीबग कर सकते हैं या सरल कोड स्निपेट उत्पन्न कर सकते हैं;
और इसका उपयोग शैक्षिक परिदृश्यों में शिक्षण प्रदर्शन उपकरण के रूप में किया जा सकता है।
चयन सलाह:
व्यक्तिगत डेवलपर्स, शिक्षकों या उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त जिन्हें केवल बुनियादी संवाद कार्यों की आवश्यकता होती है।
अंतिम चयन गाइड: आवश्यकतानुसार मिलान करें और अपनी दक्षता दोगुनी करें
क्या आप बहुमुखी प्रतिभा और विस्तारशीलता की तलाश में हैं? चेरी स्टूडियो चुनें - जटिल परिदृश्यों की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कई मॉडल, सहायक और प्रारूप समर्थन।
दस्तावेज़ और ज्ञान प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करें? AnythingLLM चुनें - उद्यम-स्तरीय खोज और प्रश्नोत्तर जिससे AI आपके डेटा को "समझ" सके।
अभी एक हल्के उपकरण की जरूरत हैचैटबॉक्स चुनें - आउट-ऑफ-द-बॉक्स, न्यूनतम डिजाइन और विचारों का त्वरित सत्यापन।
2025 में, AI उपकरणों की एक विस्तृत विविधता होगी। उपकरण चुनने का सार यह है “सबसे पहले जरूरतें।” चाहे आप प्रौद्योगिकी के शौकीन हों, व्यवसायिक निर्णयकर्ता हों, या उत्पादकता चाहने वाले हों, तीन जादुई उपकरणों में से एक आपका मार्गदर्शक बन जाएगा। “डिजिटल ऐड-ऑन।” अभी कार्य करें, सही उपकरण का उपयोग करें, और AI को वास्तव में आपको सशक्त बनाने दें!
