Os acadêmicos podem criar um pipeline de processamento inteligente de literatura por meio do aplicativo Whisper:
- Fase de coleta de informações::
- Grave discussões em grupo no modo de "escuta contínua" e gere automaticamente pontos de discussão.
- Conecte o Zotero para transcrever diretamente o conteúdo de leitura em voz alta de PDFs por meio do plug-in `zotero-whisper`.
- Armazenamento automático de gravações de conferências em associação com referências
- Estágio de processamento de texto::
- Habilitar modelos de saída específicos para a área acadêmica (formato APA/MLA)
- A marcação `@citation` extrai automaticamente os principais dados da literatura
- Limpe as palavras de preenchimento no texto transcrito com filtros de expressão regular
- Fase de gerenciamento de conhecimento::
- Criação de um gráfico de conhecimento de fala com o plug-in Obsidian
- Configuração de regras de classificação automática (por exemplo, tags `/theory/` `/method/`)
- Exporte a formatação Markdown para trabalhar perfeitamente com projetos LaTeX
A solução avançada é implantar uma base de conhecimento local e acessar o LlamaIndex para recuperação semântica após o armazenamento vetorizado de transcrições. Recomenda-se que a equipe de pesquisa use o Docker compose para unificar o gerenciamento dos contêineres do módulo.
Essa resposta foi extraída do artigoAplicativo Whisper: organizador gratuito de notas de voz para texto e IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o Whisper App para uma documentação eficiente em cenários de pesquisa acadêmica?
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