Integração em lote de várias fontes com o OneFileLLM
A preparação tradicional de entrada do LLM exige a coleta manual de dados heterogêneos, como código do GitHub, PDFs de documentos, transcrições de vídeo etc., o que consome muito tempo e é propenso a erros. Abaixo está a solução específica:
- rastreamento automatizadoDigite a URL do repositório do GitHub diretamente da linha de comando (por exemplo
https://github.com/jimmc414/onefilellm), a ferramenta rastreia automaticamente e de forma recursiva os arquivos .py/.md no repositório. - Análise entre plataformasA análise dos artigos do arXiv (por exemplo
https://arxiv.org/abs/2401.14295) baixa automaticamente o PDF e extrai o texto, os links do YouTube (por exemplohttps://www.youtube.com/watch?v=KZ_NlnmPQYk) Aquisição automática de transcrições - Saída estruturadaTodos os conteúdos são automaticamente encapsulados no formato XML e são gerados três arquivos padronizados:
uncompressed_output.txt(texto original)compressed_output.txt(texto pré-processado)processed_urls.txt(endereço de origem registrado)
Após a instalação, é possível passar opython onefilellm.py --webLança uma interface visual que pode ser facilmente operada por usuários não técnicos.
Essa resposta foi extraída do artigoOneFileLLM: integração de várias fontes de dados em um único arquivo de textoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o tedioso problema de reunir manualmente os dados de entrada do LLM de várias fontes de dados?
