Die JSON-formatierte Exportfunktion für Dialoge ist in den folgenden Szenarien von besonderem Wert:
1. geräteübergreifende Workflow-Schnittstelle:
Nachdem der Anwalt ein Rechtsgutachten auf einem USB-Stick beim Mandanten erstellt hat, importiert er die JSON-Datei in den Bürocomputer des Mandanten.Dasselbe WerkzeugSetzen Sie die Bearbeitung fort, um den Dialogkontext intakt zu halten. Exportierte strukturierte Daten enthalten: Zeitstempel, vollständige Dialogrunden, Metadaten-Tags für nahtlose Integration.
2. die Verwaltung von Wissensbeständen:
Forscher können wichtige Fragen und Antworten als JSON-Bibliotheken exportieren, die mit Skripting-Tools (z. B. Python+jq) erstellt werden können:
- Kartierung von Domänenwissen (Extraktion von Entitätsbeziehungen)
- Q&A-Paare Trainingsdatensatz (für die Feinabstimmung anderer Modelle)
- Automatische Generierung von Wissensdatenbank-Dokumenten im Markdown-Format
3. die Audit- und Compliance-Prozesse:
In medizinischen Szenarien kann das exportierte JSON als Teil einer elektronischen Krankenakte verwendet werden, wobei Hash-Prüfungen sicherstellen, dass der Dialogsatz nicht manipuliert wurde. Jedes Segment der Ausgabe enthält:
- Original-Cue-Wort (Zeitstempel auf die Millisekunde genau)
- Schnappschuss der Modellparameter (GGUF-Dateihash verwendet)
- Fingerabdrücke der Hardwareumgebung zum Zeitpunkt der Erstellung
4. verstärkte Teamarbeit:
Der Export von Dateien kann in Verbindung mit einem Versionskontrollsystem wie Git durchgeführt werden:
- Iterationsprotokoll für das Projekt "Stichwort
- Vergleich des Modellverhaltens zwischen mehreren Mitgliedern
- AB Prüfung von Unterschieden in der Reaktion verschiedener Modelle auf dasselbe Problem
Diese Funktion ermöglicht die Integration von Offline-LLM-Anwendungen in moderne digitale Workflows durch die Standardisierung von Datenformaten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLocal LLM Notepad: Ein tragbares Werkzeug zur Offline-Ausführung lokaler großer SprachmodelleDie
