navamai

Navamai يشحن لك مع الذكاء الاصطناعي

استخدم Navamai لتوضيح الإنتاجية وسير العمل مع الذكاء الاصطناعى الشخصية والسريعة والجودة. حوّل محطة AI الشخصية القابلة للتكوين والتفاعلية وغير المزعجة. قوة 15 LLMs و 7 مقدمي في نصائح إصبعك. إقران مع سير العمل في Markdown و VS Code و Obsidian و Github. الحصول على إنتاج سريع مع ثلاثة أوامر بسيطة.

الأمر هو كل ما تحتاجه: لذلك ، سيحصل عشاق LLM Science على التورية في خط الوصف الخاص بنا. إنها مسرحية على الورقة الشهيرة التي قدمت العالم لعمارة نموذج المحولات - الاهتمام هو كل ما تحتاجه. مع Navamai ، يكون الأمر بسيطًا عبر المحطة أو القشرة المفضلة لديك هو كل ما تحتاجه لثني نموذج لغة كبير أو صغير لرغباتك. يوفر Navamai واجهة مستخدم غنية هناك داخل موجه القيادة. لا توجد علامات تبويب للمتصفح لفتحها ، لا توجد تطبيقات لتثبيت ، لا يوجد تبديل سياق ... مجرد سير عمل نقي وبسيط وسريع. جربه بأمر بسيط مثل ask "create a table of planets" وشاهد المحطة الخاصة بك تنبض بالحياة تمامًا مثل واجهة مستخدم الدردشة مع استجابات البث السريع ، والجداول المنسقة المبرمة ، وحتى كتل التعليمات البرمجية مع أبرز ألوان إذا كانت موجهك تتطلب رمزًا في الاستجابة! أصدرت Navamai 14 أمرًا للمساعدة في تخصيص سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

أفضل النماذج ومقدمي الخدمات: يمكنك تبديل الطرز الخاصة أو استضافة LLMs Frontier بسهولة. يأتي Navamai مع دعم قابل للتكوين لأكثر من 15 نموذجًا رائدًا (GPT 4O ، Sonnet 3.5 ، Gemini 1.5 Pro ، Mistral Nemo ، Sonar Llama 3.1 ...) من 7 مقدمي (Ollama ، Anthropic ، Openai ، Groq ، Google ، Bedrock ، و Perplexity).

تدفقات عمل Markdown: يعمل Navamai مع محتوى Markdown (الملفات النصية ذات أوامر التنسيق البسيطة). لذلك يمكنك استخدامه مع العديد من الأدوات الشائعة مثل VS Code و Obsidian لتصميم سير عمل مخصص بسرعة وسلاسة يعزز حرفتك.

بذل المزيد من الجهد: Navamai بسيط للغاية لاستخدامه خارج الصندوق وأنت تعلم حفنة من الأوامر القوية. كلما شعرت بالراحة ، يمكنك تخصيص أوامر Navamai ببساطة عن طريق تغيير ملف تكوين واحد ومحاذاة Navamai لتناسب سير العمل الخاص بك. كل شيء في Navamai لديه افتراضات معقولة للبدء بسرعة.

اجعله خاصًا بك: عندما تكون جاهزًا ، يكون كل شيء قابل للتكوين وقابل للتمديد بما في ذلك الأوامر والموديلات والمقدمين والمطالبات ومعلمات النماذج والمجلدات وأنواع المستندات. يحدث شيء سحري آخر عندما تكون الواجهة إلى الذكاء الاصطناعى التوليدي بمثابة موجه أوامر متواضع. سوف تواجه شعور بالسيطرة. في السيطرة على سير العمل الخاص بك ، وخصوصيتك ، ونواياك ، والتحف الخاصة بك. أنت تتحكم تمامًا في سير عمل الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع Navamai.

بداية سريعة

انتقل إلى مجلد حيث تريد تهيئة Navamai. قد يكون هذا هو قبولك أو مجلد مشروع رمز VC أو حتى مجلد فارغ.

pip install -U navamai # upgrade or install latest NavamAI
navamai init # copies config file, quick start samples
navamai id # identifies active provider and model
ask " How old is the oldest pyramid? " # start prompting the model

إعداد النماذج

ستحتاج إلى إعداد مفاتيح تقديم النموذج. تحرير البيئة الخاصة بك config ~/.zshrc مثل ذلك.

 export ANTHROPIC_API_KEY= # https://docs.anthropic.com/en/api/getting-started
export OPENAI_API_KEY= # https://openai.com/index/openai-api/
export GROQ_API_KEY= # https://console.groq.com/keys
export GEMINI_API_KEY= # https://ai.google.dev/gemini-api
export PERPLEXITY_KEY= # https://www.perplexity.ai/settings/api

إذا كنت لا ترغب في استخدام أي من النموذج ، فكل ما عليك فعله هو إزالة الإدخالات المقابلة من navamai.yml في مقسم model-mapping provider-model-mapping . تأكد أيضًا من أن النموذج الآخر يتكوين فقط يشير إلى النماذج المتاحة.

بالنسبة للموديلات المحلية ، قم بتثبيت Ollama وقم بتنزيل أحدث النماذج التي تريد تشغيلها.

أنت الآن مستعد لاختبار جميع النماذج والمقدمين.

navamai test ask
navamai test vision

إعداد بيئة بيثون (اختياري)

تخطي هذا القسم إذا كان لديك بيئة بيثون تعمل بالفعل.

أولاً ، يجب أن تقوم بتشغيل أحدث Python على نظامك مع ترقية Python Package Manager إلى أحدث.

python --version
# should return Python 3.12.x or higher as on Sep'24

1. اختياريا تثبيت أحدث Python على Mac.
2. تثبيت Navamai بأمان. اتبع هذا الموضوع لإعداد مدير إصدار pyenv .

قم أولاً بالتغيير إلى الدليل إلى مساحة عمل VS Code الخاصة بك ، أو قبو Obsidian ، أو المجلد الذي تريد تثبيت Navamai. بعد ذلك ، قم بإنشاء البيئة الافتراضية.

python -m venv env

الآن يمكنك تنشيط بيئتك الافتراضية مثل ذلك. ستلاحظ أن الدليل مسبوق بـ (env) للإشارة إلى أنك تعمل الآن في البيئة الافتراضية.

 . env/bin/activate

لترك البيئة الافتراضية باستخدام الأمر deactivate . إعادة الدخول باستخدام نفس الأمر كما هو الحال في وقت سابق.

أنت الآن مستعد لتثبيت Navamai.

مرجع القيادة

*لاحظ أن navamai ، ask ، image refer هي أربعة أوامر من المستوى الأعلى المتاحة لك عند تثبيت Navamai.

يأمر	مثال والوصف
* بسأل	ask "your prompt" تطور LLM للحصول على سريع ، هش (افتراضي يصل إلى 300 كلمة) ، استجابة منعطف واحد ask يتصفح مجلد المطالبات المكونة ، ويسرد قوالب موجات لتشغيل المستخدم.
مراجعة	navamai audit قم بتحليل استخدامك الخاص بـ Navamai بمرور الوقت من خلال لوحة معلومات خط الأوامر الثاقبة وتقرير Markdown.
تكوين	navamai config ask save true تحرير تكوين ملف navamai.yml من سطر الأوامر
يجتمع	navamai gather "webpage url" كشط بشكل نظيف مقال من صفحة ويب ، دون القوائم ، الشريط الجانبي ، تذييل. يتضمن الصور. ينقذ كما تم تنسيق مقلوب مماثل لمصدر HTML. راجع محتوى Markdown المكسور باستخدام أمر refer gather . استخدم الرؤية على الصور المكثفة باستخدام navamai vision Command.
* يشير إلى	refer text-to-extract تصفح مجموعة من الملفات النصية الخام وقم بتشغيل مطالبات مخصصة لاستخراج محتوى منظم جديد. refer inline-prompts-to-run قم بتشغيل المطالبات المضمنة داخل النص لتوسيع المستندات الحالية وتغييرها وتحويلها. refer intents قم بتوسيع مجموعة من النوايا والمطالبات ضمن قالب المقاييس refer your-command يمكنك تكوين ملحقاتك الخاصة لإحالة الأمر بمجرد نسخ وتغيير أي من تكوينات النموذج refer-existing .
يجري	navamai run تصفح مجلد Code للملفات Markdown مع كتل التعليمات البرمجية ، وإنشاء ، وإعداد ، وتشغيل التطبيق في أمر واحد! يتم إنشاء ملفات تخفيض مجلد Code مع كتل التعليمات البرمجية باستخدام أمر ask Running Create Vite App.md Present قالب أو ما شابه.
بطاقة تعريف	navamai id يحدد الأمر الموفر والنموذج الحالي لأمر ask navamai id section-name يحدد المزود والنموذج المحدد في قسم محدد
* الصورة	image حدد قالب موجه لإنشاء صورة. image "Prompt for image to generate" موجه لإنشاء صورة.
init	navamai init تهيئة Navamai في أي مجلد. نسخ navamai.yml التكوين الافتراضي و Quick Start intents وتضمين المجلدات والملفات. الشيكات قبل الكتابة فوقها. استخدم -خيار القوة لإجبار الملفات والمجلدات.
نوايا	navamai intents "Financial Analysis" الاختيار بشكل تفاعلي من بين قائمة النوايا داخل قالب للإشارة إلى محتوى تضمينات
دمج	navamai merge "Source File" يجد Source File updated بعلامات العنصر النائب [merge here] أو كما هو محدد مخصص في merge التكوين ، ثم يدمج الملف في Source File merged . استخدم جنبا إلى جنب مع أمر refer inline-prompts-to-run إلى تقليل عدد الرموز التي تمت معالجتها عند تحرير نص طويل للسياق ولكن تحديث قسم فقط.
ينقسم	navamai split "Large File" استخدم هذا الأمر لتقسيم ملف كبير إلى قطع ضمن نسبة محددة من سياق النموذج الهدف. يمكنك تكوين النموذج المستهدف والنسبة في قسم split من التكوين. يبقى الملف الأصلي لم يمس ويتم إنشاء ملفات جديدة بنفس الاسم ويتم إنشاء part # لاحقة.
امتحان	navamai test ask اختبارات Navamai أمر باستخدام جميع مقدمي الخدمات والنماذج المحددة في navamai.yml config ويوفر ملخص اختبار. navamai test vision اختبار نماذج الرؤية.
الاتجاهات	navamai trends تصور اتجاهات الطول المميز والرمز المميز على أساس navamai test لأوامر ask و vision عبر النماذج ومقدمي الخدمات. يمكنك الاتجاه لفترة من الأيام التي تستخدم --days 7 .
التحقق	navamai validate "Financial Analysis" يتحقق صحة تم إنشاؤه مسبقًا من تشغيل نموذج آخر ويبلغ عن اختلاف النسبة المئوية بين المحتوى الأصلي الذي تم التحقق منه.
رؤية	navamai vision -p path/to/image.png "Describe this image" يقوم بتشغيل نماذج الرؤية على الصور من المسار المحلي (-P) أو URL (-u) أو الكاميرا (-C) ويستجيب بناءً على المطالبة.

Navamai يوسع المحتوى الخاص بك

باستخدام Navamai مع عدد قليل من الأوامر البسيطة في المحطة الخاصة بك ، يمكنك إنشاء مدير محتوى من الذكاء الاصطناعى الشخصي البسيط ولكنه قوي من خلال أداة تخطيطك المفضلة مثل Obsidian أو VS Code. على سبيل المثال ، يمكنك كتابة منشورات المدونات الجزئية ، أو كتابة أفكار البذور الخاصة بك ، أو البدء بقائمة من النوايا والمطالبات ، أو التقاط ملاحظات جزئية من محاضرة حيث كنت مشتتًا قليلاً.

بعد ذلك ، يمكنك استخدام أمر refer بالاقتران مع تكوينات refer-section المخصص داخل navamai.yml لتوسيع هذا المحتوى الجزئي أو غير المكتمل أو البذور في منشورات كاملة ، وملاحظات ، وقوالب سريعة ، وحتى الأوراق المدروسة جيدًا. يمكنك تجربة اختيار النماذج ومقدمي الخدمات ، وضبط إعدادات النموذج في التكوين حسب نوع المستند ، وتحديد المجلدات المخصصة للمحتوى الخاص بك ، وتحديد مطالبات النظام المحددة المستند للحصول على النتيجة التي تريدها بالضبط بناءً على نوع المستند. عليك فقط أن تتذكر أمرًا بسيطًا refer ، وتم تعيينك جميعًا.

كمثال سريع ، تحقق من مجلد Posts مع عينة مشاركة مكتوبة جزئيًا على استراتيجيات نمو بدء التشغيل. الآن عرض قسم التكوين ذي الصلة داخل navamai.yml لتوسيع المشاركات.

 refer-post-to-update :
  lookup-folder : Posts
  max-tokens : 4000
  model : sonnet
  provider : claude
  save : true
  save-folder : Posts
  system : You will be given a partially written blog post on a topic.
    Your job as an expert blog writer is to expand the post...
  temperature : 0.5

يرجى ملاحظة أننا للإيجاز ، نحن لا ندرج موجه النظام الكامل هنا. من الواضح أنه يمكنك تغييره لتناسب سير العمل الخاص بك. في الوقت الحالي ، فقط قم بتشغيل أمر refer post-to-update "startup-growth-hacking" في مجلد العمل حيث قمت بتهيئة Navamai. سرعان ما تبدأ استجابة النموذج في التدفق في المحطة الخاصة بك. يتم حفظ المنشور الموسع في مجلد Posts مع updated محدثة حتى تتمكن من المقارنة مع الأصل.

لإنشاء نوع مستند جديد مثل أوراق البحث أو ملاحظات الفصل أو وصفات الطهي أو أي شيء آخر ، كل ما عليك فعله هو نسخ وتخصيص أحد refer-post-to-update أو refer-intents-to-expand القسم إلى شيء مثل القسم المخصص refer-notes-to-summarize . بعد ذلك ، يمكنك تشغيل أمر مخصص على نوع المستند الجديد مثل refer notes-to-summarize "your-notes-file" وتحقيق نفس النتائج.

الجمع بين أوامر نافاما

عندما يتم دمجها مع أوامر Navamai الأخرى ، يمكن أن يصبح سير العمل هذا أكثر قوة. على سبيل المثال ، ابدأ بتحديد قالب المستند الخاص بك لمجموعة من النوايا والمطالبات بمثابة تخفيض بسيط. على سبيل المثال ، يتم عرض Financial Analysis أو Product Management هنا. بعد ذلك ، أضف بعض النوايا كعناوين مثل ، Macro Factors Impact Stocks أو Top Companies by ROCE وما إلى ذلك. ثم أضف مطالبات بسيطة تحت هذه النوايا لإنشاء المحتوى. يمكنك الآن استخدام NAVAMAI للتوسع في مجموعة من النوايا والمطالبات في قالب المستند الخاص بك مع الأمر refer intents-to-expand "Financial Analysis" وسيقوم النموذج بتفكير المزيد من النوايا والمطالبات التي تتبعها.

الآن قم بتشغيل navamai intents-to-expand "Financial Analysis" واختيار من بين قائمة من المقاتلين لتوليد محتوى. يتم حفظ الاستجابة تحت مجلد Embeds تلقائيًا ويتم ربط التضمين في قالب المستند الخاص بك على الفور. شطف ، كرر.

يمكن أن يصبح سير العمل هذا مفيدًا بسرعة كبيرة. نظرًا لأن كل قالب مرتبط بتضمينات ، يمكن استخدام عرض الرسم البياني Obsidian لتصور الروابط. يمكنك الحصول على قوالب إبداعية وربط ذات صلة أو حتى تعزيز التضمينات التي تم إنشاؤها مع المزيد من النوايا. بالطبع هذا يعني أيضًا أنه يمكنك استخدام جميع الإضافات الرائعة من Obsidian لإنشاء مواقع ويب و PDFs والمزيد. إبداعك + Obsidian + Navamai = السحر!

اختبار وتقييم النماذج ومقدمي الخدمات

يأتي Navamai بدعم قابل للتكوين لأكثر من 15 نموذجًا رائدًا من خمسة مقدمي (Ollama ، Anthropic ، Openai ، Groq ، Google). يمكن استخدام أمر navamai test لتشغيل كل من أوامر Navamai على جميع مجموعات المزود والنموذج والاستجابة مع ملخص لنتائج اختبار النموذج وتقييمه. استخدم هذا لمقارنة النماذج ومقدمي الخدمات بسرعة وكذلك عند إضافة أو إزالة نموذج أو مزود جديد في التكوين.

يكون هذا الأمر مفيدًا للغاية عند مقارنة وقت استجابة النموذج (الكمون) ، وجودة الاستجابة (هل يتبع النظام وتعليمات المطالبة) ، ودقة الاستجابة ، وطول الرمز المميز (التكلفة) لنفس المطالبة. يمكنك تكوين مطالبات الاختبار داخل navamai.yml في قسم test .

فيما يلي مثال على تشغيل أمر navamai test vision وملخص الاختبار الناتج. إن هذه المطالبة الافتراضية والصورة التي نشاركها صورة تبلغ حوالي 150 إلى 160 شخصًا يقفون على مقربة من الدائرة وطلب من النموذج حساب عدد الأشخاص. الرقم الصحيح بين 150-160. يمكن استخدام هذا لحساب الدقة النسبية لكل نموذج بناءً على الاستجابة. مدى قرب الاستجابة تتبع موجه النظام ومطالبات المستخدم يدل على جودة الاستجابة.

يمكنك أيضًا ملاحظة أن أوقات الاستجابة تبدو متناسبة مع حجم النموذج. لكلود ، opus> sonnet> haiku. للجيميني ، Pro> فلاش. لـ Openai ، GPT-4O> GPT-4-MINI.

يمكنك تشغيل الأمر بالمثل navamai test ask introw جميع النماذج ومقدمي الخدمات. في هذا التشغيل ، قد تجد Groq من بين أسرع مقدمي الخدمات عندما يتعلق الأمر بوقت الاستجابة.

بالطبع ، قد تحتاج إلى عمليات اختبار متعددة للحصول على حدس أفضل لأوقات الاستجابة حيث توجد عوامل متعددة تؤثر على زمن استجابة آخر غير حجم النموذج أو بنية ، مثل زمن انتقال الشبكة ، والتي قد تتغير عبر عمليات اختبار متعددة.

تصور الاتجاهات

كل أمر navamai test يحفظ بيانات ملخص الاختبار في مجلد Metrics بواسطة الطابع الزمني ونماذج مزود. مع مرور الوقت ، يمكنك تصور اتجاهات عدد الكمون والرمز المميز لمعرفة ما إذا كانت النماذج تعمل باستمرار. قم بتشغيل أمر navamai trends لعرض الاتجاهات لمدة 7 أيام (افتراضي).

يستخدم التصور خطوط الشرارة لإظهار اتجاهات البيانات مع مرور الوقت. استخدم هذا لتحديد متى/إذا تم تبديل النماذج بناءً على اتجاهات الأداء.

قم بتشغيل نماذج متعددة جنبًا إلى جنب

هل تريد مقارنة نماذج متعددة جنبًا إلى جنب؟ كل ما عليك فعله هو فتح قذائف متعددة أو مثيلات طرفية. الآن في كل من هذه ، واحدة تلو الأخرى ، قم بتغيير النموذج ، وتشغيل نفس ask "prompt" ومقارنة النتائج جنبًا إلى جنب. بسيط!

نظرًا لأن أوامر Navamai تستخدم تكوين navamai.yml في المجلد الحالي في كل مرة تقوم فيها بتشغيلها ، يمكنك إنشاء مهام عمل متوازية أكثر تعقيدًا ، وسير عمل متعدد الطراز ومرسوم عبر نسخ ملف التكوين إلى مجلدات متعددة وتشغيل الأوامر هناك. وبهذه الطريقة يمكنك تشغيل بعض المهام طويلة المدى على نموذج محلي في مجلد واحد ومحطة. أثناء قيامك بعمل سير العمل اليومي في آخر. وهلم جرا.

حرية سير العمل

لا يوجد تسويق سلوكي أو اختراق لقرصات الأعمال التي يمكن أن تقوم بها عمل في موجه الأوامر. يمكنك توجيه سير العمل الخاص بك بالطريقة التي تشعر بها. قم بتشغيل أسرع موفر النماذج (Groq مع Llama 3.1) ، أو النموذج الأكثر قدرة في الوقت الحالي (Sonnet 3.5 أو GPT-4O) ، أو أحدث طراز صغير على الكمبيوتر المحمول (NEMO الخاطئ) ، أو النموذج مع أكبر سياق (Gemini 1.5 Flash) ، أنت تقرر. قم بتشغيل WiFi السريع أو لا wiFi (باستخدام النماذج المحلية) ، لا توجد قيود. ابحث على الفور أو البحث أو الأسئلة والأجوبة لتعلم شيء ما أو إنشاء مجموعة من القطع الأثرية لتوفيرها لاحقًا. يعد التبديل إلى أي من مهارات العمل هذه عبارة عن تغييرات في ملف التكوين أو بعض الأوامر السهلة لتذكرها على المحطة الخاصة بك.

يمكنك أيضًا تكوين أسماء النماذج المخصصة إلى تعيين إصدار النموذج الفعلي لتبسيط أوامر تبديل النموذج. مع التعيين التالي ، فإن الأوامر إلى تبديل النماذج هي navamai config ask model llama أو navamai config intents model haiku وما إلى ذلك.

 model-mapping :
  # Claude models
  sonnet : claude-3-5-sonnet-20240620
  opus : claude-3-opus-20240229
  haiku : claude-3-haiku-20240307
  
  # Ollama models
  llama : llama3.1
  gemma : gemma2
  mistral : mistral-nemo
  
  # Groq models
  groq-mixtral : mixtral-8x7b-32768
  groq-llama : llama2-70b-4096

  # OpenAI models
  gpt4mini : gpt-4o-mini
  gpt4o : gpt-4o

  # Gemini models
  gemini-pro : gemini-1.5-pro
  gemini-flash : gemini-1.5-flash 

ضوابط الخصوصية

يمكنك تحديد الطراز والمزود الذي تثق به ، أو حتى تختار تشغيل LLM محليًا على الكمبيوتر المحمول. أنت تتحكم في كيفية بقاء بياناتك وتفضيلاتك الخاصة. يدعم Navamai النماذج الفنية من الأنثروبور ، أوباياي ، و Google ، و Meta. يمكنك اختيار مزود مستضاف أو Ollama كمزود نموذج محلي على الكمبيوتر المحمول. التبديل بين النماذج ومقدمي الخدمات باستخدام أمر بسيط مثل navamai config ask model llama للتبديل من النموذج الحالي.

يمكنك أيضًا تحميل مجموعات تكوين النموذج المخصصة المعينة لكل أمر. تكوين هذه في ملف navamai.yml . فيما يلي مثال على تقييد كيف تتصرف أوامر navamai ask و navamai intents بشكل مختلف باستخدام مزودي النماذج المحليين والمستضافة.

 ask :
  provider : ollama
  model : mistral
  max-tokens : 300
  save : false
  system : Be crisp in your response. Only respond to the prompt 
	using valid markdown syntax. Do not explain your response.
  temperature : 0.3

intents :
  provider : claude
  model : sonnet
  max-tokens : 1000
  save : true
  folder : Embeds
  system : Only respond to the prompt using valid markdown syntax.
    When responding with markdown headings start at level 2. 
    Do not explain your response.
  temperature : 0.0 

مسار التدقيق

Navamai يحفظ مسارًا من الأوامر ، والمطالبات ، والقوالب ، ومجلدات البحث ، والملفات المحفوظة في ملف trail.yml . يمكنك تصور هذا في أي وقت باستخدام أمر navamai audit لاكتساب رؤى لاستخدام Navamai مع مرور الوقت.

نية مدفوعة

نواياك هي المهام التي تريد تنفيذها أو الأهداف التي تريد إنجازها أو خطط تريد إدراكها أو القرارات التي تريد اتخاذها أو الأسئلة التي تريد الإجابة عليها. يمكنك التحكم في تجربتك في Navamai بأكملها مع نوايتك. يمكنك حفظ نواياك كمخطط بسيط للمهام في ملف نصي. يمكنك تذكرهم عندما تحتاج. يمكنك تشغيل النماذج على نواياك كما تشعر بالرضا. يمكنك حفظ النتائج بناءً على نوايبك.

التحقق من صحة الأجيال

يمكنك التحقق من المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة LLM واحد مع التحقق من صحة من نموذج آخر. تأكد من قيامك بتشغيل الأمر فقط على صحة الأمر بعد تشغيل الأمر refer intents الأمر إلى إنشاء أول تمريرة من التضمين. استخدم navamai validate "Financial Analysis" أو أي قالب نية قمت بإنشائه. سير العمل للتحقق من الصحة يشبه التوسيع. فقط في هذه الحالة ، يقرر تكوين نموذج التحقق من النموذج والمزود الذي يجب استخدامه. يمكنك أيضًا تعديل موجه التحقق من الصحة للتحقق من أي أشياء محددة ذات صلة بحالة الاستخدام الخاصة بك. يتم حساب DIFF على النص الأصلي والتحقق من صحة إزالة أي خطوط جديدة أو مساحة بيضاء أو تنسيق تخفيض عند إجراء مقارنة DIFF باستخدام تسجيل التشابه. استخدم هذا لأتمتة التحقق من جودة المحتوى الذي تم إنشاؤه.