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.

Параметры блока:

• Модель или семейство моделей — выберите из списка доступных вариантов
• Файл — подставьте содержимое файла в формате MD или PDF с помощью маппинга
• Расширение — укажите только расширение или имя файла с расширением (например, имя_файла.md, .md, md) или переменную file_name
• Запрос — задайте шаблон формата, в котором нужно извлечь текст
• Структурировать результат — включите, чтобы сформировать поля маппинга из выходных данных в формате JSON
• Извлекать по страницам — включите, чтобы блок обрабатывал каждую страницу PDF-файла отдельно, выполняя указанный запрос для каждой из них
• 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 переменные file_content и file_name.
5. Протестируем скрипт целиком.
6. Блок возвращает расшифрованный текст в формате Markdown.