xolote
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独自の研究資料を一元化し、AIとLLMSの力で相談してください。 ChatGptにあなたの研究を支援するように頼むのと同じくらい簡単です！
スターターの研究者として、たとえあなたが正確に研究者ではないとしても、私たちはあなたが直面したかもしれない共通の問題に直面しています。複数のファイルやあなたの仕事に不可欠な他の情報源を追跡します。
現在の文献に対するその特定の貢献の特定の特徴をどのように思い出しますか？どの紙でそれを読みましたか？その著者が彼女の新しいアルゴリズムを開発するのに役立った主な情報源は何でしたか、そして彼女はそれを彼女の特定の問題にどのように適応させましたか？
Xoloteは、学術論文や科学記事など、独自の資料と情報の参照を研究者を支援するAIツールだと考えました。これらの論文の主なトピックは何であるかのようなコンテキストレスの質問に応答できるだけでなく？ 、ChatGptなどの大規模な言語モデル（LLM）の可能性を活用し、学界で非常に一般的に見られる研究プロセスをスピードアップおよび改善するための強力な支援ツールを手元に提供することを目指しています。
このプロセスでは、研究者は彼らのトピックに関連する資料の独自のコレクションを持っていることを知っています。彼らはそれをすべて読んでいないかもしれませんが、少なくともそれぞれの参照とその内容に精通しています。この時点で、研究者の心は、もちろん適切に引用しなければならない彼らの作品の特定のセクションに関連する特定の質問をしばしば発生させます。
たとえば、論文を書くとき、あなたは疑問に思うかもしれません：これらの著者は、アルゴリズムのアルファパラメーターを調整するために実験でいくつの値を使用しましたか？そして、なぜその範囲？もちろん、あなたがその質問をしているという事実は、あなたがあなたの論文の1つでそのセクションを読んだことを意味します（そしてうまくいけばそれを理解しました）が、あなたはその特定の実験の詳細を覚えていないかもしれません。 AIにメモリを更新するように依頼したり、著者がそれを正確に説明した場所を教えてくれるのに、多数のファイルを調べるのに時間を無駄にするのはなぜですか？
Xoloteは、すでに人間の言語で訓練されているパーソナライズされたChatGPTと考えてください。プロンプトに基づいて相談、質問、要約、接続、整理できる知識ベースとして独自の研究資料を持つことができます。
メモとして、これはあなたが実際にあなたの論文を読むことを救うことではありません。すべての深刻な学者ではないにしても、AIがどれほど強力であっても、研究者は情報源を読まなければならないという点で、ほとんどの人が同意します。しかし、それはあなたがそれが何であるかをすでに知っている段落を示す単純なCtrl + Fを使用するのを止めません。 Xoloteは、AIおよび特定のLLMの現在の能力と将来の可能性のおかげで、それをまったく新しいインテリジェントレベルに引き上げます。
Xoloteは、ラテンアメリカで最大のハッカソンであるHackmty 2023のプロジェクトの1つとして生まれました。課題は、大規模な言語モデルを使用してスマート検索エンジンの新しいアプリケーションを作成することでした。
ハッカソンの24時間の間に、私たちは+100のうち、コンテストのトップ10のファイナリストの中に私たちを置きました。もっと時間があるので、コミュニティにどのような機能を示すことができるかを楽しみにしています！
- SUグループ
ハッカソンの一環として、このプロジェクトのUIを開発しました。すぐに改善してリリースする予定です。
このリポジトリをローカルマシンで実行するには、必要です。
仮想環境を作成します：
python -m venv venvそれをアクティブにします（PowerShellの例）：
venvScriptsActivate.ps1次に、必要なパッケージをインストールするために次のように実行します。
pip install - r requirements.txt要件が変更される可能性があります：今のところ、リポジトリの古いバージョンとの互換性の保証はありません。
.envファイルを作成します。 OPENAI_API_KEY =< your secret key>/data/pdfs/ディレクトリに配置します。/src/llm/showcase.ipynb独自の質問で実行してください！
