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Embedditorは、ベクトル検索の効果を最大化する埋め込み向けのオープンソースのMS Word代替です。埋め込みのメタデータとトークンを改善するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。TF-IDF正規化などの高度なNLPクレンジング技術を使用することで、ユーザーはLLM関連アプリケーションの効率と精度を向上させることができます。また、Embedditorは、構造に基づいてコンテンツを適切に分割または結合し、空白または非表示トークンを追加することで、ベクトルデータベースから取得したコンテンツの関連性を最適化します。さらに、PC上や専用のエンタープライズクラウド、オンプレミス環境でのローカル展開を許可することで、安全なデータ制御を提供します。不要なトークンをフィルタリングすることで、ユーザーは埋め込みとベクトルストレージのコストを最大40%節約しながら、より良い検索結果を得ることができます。
1. EmbedditorのGitHubリポジトリからDockerイメージをインストールします。 2. インストール後、Embedditor Dockerイメージを実行します。 3. ウェブブラウザを使用してEmbedditorのユーザーインターフェースにアクセスします。 4. ユーザーフレンドリーなインターフェースを使用して埋め込みのメタデータとトークンを改善します。 5. 高度なNLPクレンジング技術を適用してトークンの品質を向上させます。 6. ベクトルデータベースから取得したコンテンツの関連性を最適化します。 7. コンテンツの構造に基づいて分割または結合する機能を探索します。 8. セマンティックの一貫性を向上させるために空白または非表示トークンを追加します。 9. Embedditorをローカルに展開するか、専用のエンタープライズクラウドまたはオンプレミス環境に展開してデータを制御します。 10. 不要なトークンをフィルタリングして検索結果を改善することで、コストを節約します。
ウェブサイトバッジを使用して、コミュニティからのサポートをツールリリースに導きます。ホームページやフッターに簡単に埋め込むことができます
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