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Embedditor ist ein Open-Source-Äquivalent zu MS Word für die Einbettung, das die Effektivität von Vektor-Suchen maximiert. Es bietet eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche zur Verbesserung von Einbettungs-Metadaten und Token. Mit fortschrittlichen NLP-Reinigungstechniken wie TF-IDF-Normalisierung können Benutzer die Effizienz und Genauigkeit ihrer LLM-bezogenen Anwendungen verbessern. Embedditor optimiert auch die Relevanz von Inhalten, die aus einer Vektordatenbank gewonnen werden, indem es den Inhalt intelligent aufgrund seiner Struktur aufteilt oder fusioniert und leere oder versteckte Token hinzufügt. Darüber hinaus bietet es eine sichere Datenssteuerung durch die Möglichkeit der lokalen Installation auf einem PC, in einer dedizierten Enterprise Cloud oder in einer On-Premises-Umgebung. Durch das Filtern irrelevanter Token können Benutzer bis zu 40% an Einbettungs- und Vektorspeicherkosten sparen und gleichzeitig bessere Suchergebnisse erzielen.
1. Installieren Sie das Docker-Image aus dem Embedditor GitHub Repository. 2. Sobald installiert, führen Sie das Embedditor Docker-Image aus. 3. Greifen Sie über einen Webbrowser auf die Benutzeroberfläche von Embedditor zu. 4. Verwenden Sie die benutzerfreundliche Benutzeroberfläche, um Einbettungs-Metadaten und Token zu verbessern. 5. Wenden Sie fortschrittliche NLP-Reinigungstechniken an, um die Qualität der Token zu verbessern. 6. Optimieren Sie die Relevanz von Inhalten, die aus einer Vektordatenbank stammen. 7. Erkunden Sie die Funktionalität der Aufteilung oder Fusion von Inhalten basierend auf deren Struktur. 8. Fügen Sie leere oder versteckte Token hinzu, um die semantische Kohärenz zu verbessern. 9. Kontrollieren Sie Ihre Daten, indem Sie Embedditor lokal oder in einer dedizierten Enterprise Cloud oder On-Premises-Umgebung bereitstellen. 10. Erzielen Sie Kosteneinsparungen, indem Sie irrelevante Token filtern und die Suchergebnisse verbessern.
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