Работа с нейросетью

Работа с нейросетью осуществляется с помощью блоков:

• Отправить сообщение
• Создать эмбеддинг
• Распознать текст в документе

В параметрах блоков Отправить сообщение и Создать эмбеддинг можно выбирать не только конкретную модель нейросети для выполнения задачи, но и целое семейство моделей. Это позволит системе автоматически выбирать доступную модель из семейства, если использовать конкретную модель невозможно из-за аппаратных ограничений.

Отправить сообщение

Блок позволяет отправить сообщение с произвольным содержимым и получить ответ выбранной модели нейросети в выходных данных.

Параметры блока:

• Сообщение
• Модель или семейство моделей — выберите из списка доступных
• Температура — регулирует точность ответов нейросети. Чем ближе к нулю, тем более точным и предсказуемым будет ответ. Более высокая температура приводит к более разнообразным, но менее точным результатам. Минимальное значение: 0, максимальное: 1

Пример:

1. Введем запрос в поле Сообщение и выберем модель нейросети из списка.
2. Протестируем блок.
3. В выходных данных отображается ответ.

Создать эмбеддинг

Блок позволяет преобразовывать текст в векторный формат.

Параметры блока:

• Сообщение
• Модель или семейство моделей — выберите из списка доступных

Пример:

1. Введем сообщение, для которого необходимо получить эмбеддинг, и выберем модель нейросети из списка.
2. Протестируем блок.
3. В выходных данных получаем массив чисел.

Распознать текст в документе

Блок извлекает текст из файлов различных форматов с помощью нейросети.

Параметры блока:

• Модель — выбор модели или семейства моделей из списка доступных
• Файл — один файл или несколько в форматах MD, PDF, SVG, JPG, JPEG, TIFF, TIF, GIF, PNG, BMP. Для передачи нескольких файлов используйте кнопку Добавить, для переменной-массива — кнопку fx
• Запрос — шаблон формата, в котором нужно извлечь текст. При работе с PDF-документами необходимо использовать тег <FILE_TEXT> в тексте запроса, чтобы передать содержимое файла в модель. Например: «Extract text from <FILE_TEXT>»
• Структурировать результат — включите, чтобы сформировать поля маппинга из выходных данных в формате JSON
• Извлекать по страницам — включите, чтобы блок обрабатывал каждую страницу отдельно, выполняя запрос для каждой. Работает, только если все переданные файлы в формате PDF: при файле другого формата блок завершится с ошибкой
• Альтернативное распознавание — включите, чтобы блок распознавал содержимое документа как изображение и извлекал из него текст. Подходит для файлов, содержащих только изображения или таблицы, и для документов со смешанными данными (текст и изображения)

Пример:

1. Получим файл с помощью блока Скачать содержимое файла.
2. Добавим блок Распознать текст в документе.
3. В параметрах блока выберем нужную модель нейросети из списка доступных.
4. С помощью маппинга подставим переменную с файлом.
5. Протестируем скрипт целиком.
6. Блок возвращает расшифрованный текст в формате Markdown.