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Embedditor는 벡터 검색의 효율성을 극대화하기 위한 오픈 소스 MS Word 대체품입니다. 임베딩 메타데이터와 토큰을 개선하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. TF-IDF 정규화와 같은 고급 NLP 정제 기술을 통해 사용자는 LLM 관련 애플리케이션의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. Embedditor는 또한 구조를 기반으로 콘텐츠를 지능적으로 분할하거나 병합하고 공백 또는 숨은 토큰을 추가하여 벡터 데이터베이스에서 얻은 콘텐츠의 관련성을 최적화합니다. 또한 개별 PC나 전용 기업 클라우드 또는 온프레미스 환경에 로컬 배포를 허용하여 데이터의 안전한 제어를 제공합니다. 사용자는 관련 없는 토큰을 제거함으로써 임베딩 및 벡터 저장 비용을 최대 40% 절감하고 더 나은 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
1. Embedditor의 GitHub 저장소에서 도커 이미지를 설치합니다. 2. 설치가 완료되면 Embedditor 도커 이미지를 실행합니다. 3. 웹 브라우저를 통해 Embedditor의 사용자 인터페이스에 액세스합니다. 4. 사용자 친화적인 인터페이스를 사용하여 임베딩 메타데이터와 토큰을 개선합니다. 5. 고급 NLP 정제 기술을 적용하여 토큰 품질을 개선합니다. 6. 벡터 데이터베이스에서 얻은 콘텐츠의 관련성을 최적화합니다. 7. 콘텐츠를 구조를 기반으로 분할하거나 병합하는 기능을 탐색합니다. 8. 의미의 일관성을 개선하기 위해 공백 또는 숨은 토큰을 추가합니다. 9. 로컬이나 전용 기업 클라우드 또는 온프레미스 환경에 Embedditor를 배치하여 데이터를 제어합니다. 10. 관련 없는 토큰을 제거하여 비용을 절감하고 검색 결과를 개선합니다.
도구 시작을 위해 커뮤니티의 지원을 유도하기 위해 웹사이트 배지를 사용하십시오. 이는 홈페이지나 풋터에 쉽게 삽입할 수 있습니다
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