O recurso de exportação de diálogo formatado em JSON mostra um valor exclusivo nos seguintes cenários:
1. interface de fluxo de trabalho entre equipamentos:
Depois que o advogado gera um parecer jurídico em um pendrive USB no local do cliente, ele importa o arquivo JSON para o computador do escritório.Mesma ferramentaContinue editando para manter o contexto do diálogo intacto. Os dados estruturados exportados contêm: registros de data e hora, rodadas de diálogo completas, tags de metadados para uma integração perfeita.
2. gerenciamento de ativos de conhecimento:
Os pesquisadores podem exportar Q&As importantes como bibliotecas JSON a serem criadas com ferramentas de script (por exemplo, Python+jq):
- Mapeamento de conhecimento de domínio (extração de relacionamento entre entidades)
- Conjunto de dados de treinamento de pares de perguntas e respostas (para ajuste fino de outros modelos)
- Geração automática de documentos da base de conhecimento no formato Markdown
3. processos de auditoria e conformidade:
Em cenários médicos, o JSON exportado pode ser usado como parte de um registro médico eletrônico, com verificações de hash para garantir que o registro de diálogo não tenha sido adulterado. Cada segmento da saída contém:
- Palavra-chave original (com registro de data e hora em milissegundos)
- Instantâneo dos parâmetros do modelo (hash do arquivo GGUF usado)
- Impressões digitais do ambiente de hardware no momento da geração
4. maior trabalho em equipe:
A exportação de arquivos pode ser feita em conjunto com um sistema de controle de versão, como o Git:
- Registro de iteração do projeto cue word
- Comparação do comportamento do modelo entre vários membros
- AB Testando diferenças na resposta de diferentes modelos ao mesmo problema
Esse recurso possibilita a integração de aplicativos LLM off-line em fluxos de trabalho digitais modernos, padronizando os formatos de dados.
Essa resposta foi extraída do artigoLocal LLM Notepad: uma ferramenta portátil para a execução off-line de modelos locais de linguagens grandesO
