text_rewritter

Textumschreiber

Verwenden von Langchain und GPT3, um einen großen Textanteil durch das Chunk umzuschreiben (erinnern sich an frühere Modifikationen, um sie zu berücksichtigen).

Theorie

Der Text wird in Stücke geschnitten, die in der Reihenfolge der folgenden Eingabeaufforderung verarbeitet werden (verkürzt für die ersten beiden Anrufe):

 You are rewriting a novel, rewrite the full extract according to the instructions:

INSTRUCTIONS:
{instructions}

EXAMPLES OF REWRITINGS FROM OTHER PARTS OF THE TEXT:

{previous_rewrites}

EXTRACT TO REWRITE:
{previous_chunk}
{chunk}

REWRITTEN EXTRACT:
{previous_rewrite}

instructions chunk die von Benutzer bereitgestellte Eingabeaufforderung previous_rewrites previous_rewrite Beispiele previous_chunk Umschreibungen

Verwendung

• Quellen Sie die mentalism_index Conda Env, um die Abhängigkeiten zu erhalten
• Setzen Sie den OpenAI -API -Schlüssel in den Pfad ein
• Fügen Sie Ihren Eingabetxt und Ihre Eingabeaufforderung in den data ein (es enthält Beispiele für Eingabeaufforderungen und Ergebnisse).
• Rennen Sie rewrite.py .

Ich empfehle, Ihre Eingabeaufforderungen auf kleinere Texte zu testen, da es viele Versuche durchführen kann, bevor Sie eine gute Eingabeaufforderung finden.

Mögliche Verbesserungen

• Man könnte das Textgrößenmanagement verbessern, um mit großen Textbrocken zu versuchen und gleichzeitig das Überlaufrisiko zu minimieren (wir könnten genau so viele Beispiele bei Bedarf angeben).
• Lassen Sie Benutzer den Suchindex im Voraus ein Beispiel Umschreibungen hinzufügen
• Sparen von Zwischenergebnissen, um Verluste zu vermeiden und Experimente insgesamt zu organisieren
• Fügen Sie einen interaktiven Best-of-3-Modus hinzu (besser: Wir könnten den Benutzer seine bevorzugte Version als optionale 4. Option schreiben lassen).