Самое полное руководство – как работать на своем компьютере с документами при помощи нейросети, без доступа к интернету и бесплатно. Рассмотрим три приложения, которые устанавливаются на компьютер и позволяют делать поиск и запросы по документам. Кратко рассмотрим, что такое генерация расширенного поиска (вариант RAG), как работают embending модели, для чего векторное хранилище и подробные иструкции по установке и тестированию.
Расшифровка видео
0:00
Всем привет Сегодня я расскажу и покажу как научить нейросети работать с вашими документами локально без доступа в
0:06
интернет так что могут делать нейросети с вашими документами чаще всего это поиск по запросу либо какая-то обработка
0:12
документа например обобщение общего содержания мы рассмотрим три приложения и у каждого из них есть свои особенности
0:18
это основа Chat For All priv gpt и H2O Итак давайте начнём с Chat For All
0:25
значит открываем приложение и нам нужна вот эта опция такое выделенное хранилище
0:31
так здесь нажимаем и попадаем вот в это меню DOS но здесь оно пока заблокировано
0:38
нам предлагают скачать вот эту модель нажимаем загрузить и здесь нажимаем загрузить модель достаточно небольшая
0:44
сейчас она скачается и у нас разблокируется вот эта папка так 40 МБ она весит
0:54
есть Итак После загрузки Берта нужно создать наше хранилище нажимаем сюда
1:00
добавить здесь указываем папку в которой будут храниться наши файлы у меня это
1:07
вот эта папка открыть теперь нажать Add а нужно Да
1:13
назвать её как-нибудь тест тест и нажать это вот у нас
1:21
появилась эта запись списки теперь можно это закрыть нажать здесь и можно закрыть
1:27
Вот теперь это хранилище акти Давайте покажем Что находится в этой
1:33
папке которую мы выбрали для работы вот э папка до вот мы выбрали для работы
1:38
здесь находится папка тест 2 и здесь я положил Файлик такой я его скачал с
1:43
всемирной организации здравоохранения просто какой-то официальный текст обзор О бедности вот здесь есть какая-то
1:50
информация и сюда я добавил абсолютно отд информацию
1:58
чтобы но сильно выделялась собственно по контексту то есть вот здесь говорится о
2:06
бедности в мире и последняя строчка я написал но в деревне васильки бедный всего один человек из ты то есть очень
2:12
богатая деревня И теперь я буду задавать вопрос именно связано с вот этой строчкой Окей давайте
2:21
посмотрим после того как вы активировали хранилище мо зать
2:27
мот во М Вопрос нажимаем погнали Итак мы
2:34
получили ответ и как мы видим он немножко такой не совсем тот которого мы ожидали то есть мы ожидали точную
2:40
информацию то что там бедный только один человек помните вам показывал этот
2:45
файл вот этот файл вот здесь что написано что в деревне всего один
2:52
человек из тысячи
2:58
информа одному человеку из тысячи финансовое прав то есть она поняла вопрос но добавила свой контекст если
3:06
вот здесь посмотреть вот сюда нажать то она даже ну то есть отметила где вот эта
3:13
информация которую О нады была такие дела Давайте поговорим о том как это
3:18
работает значит По взрослым эта процедура называется рек или генерация расширенного поиска то есть что
3:24
происходит Мы нашу модель дооб с помощью наших документов то есть производим вот такую
3:31
вот дешёвую А до настройку нашей модели с помощью вот такого дополнительного слоя то есть
3:37
мы берём документы и с помощью специальной второй модели происходи производим процедуру её тюнинга то есть
3:44
что делает вторая модель эта вторая модель также ещё называется М бендинг модель в нашем случае это был вот этот
3:50
эберт он берёт документ разбивает это на отрезки Ну какие-то фрагменты смысловые
3:57
чаще всего это предложение дальше производится процедурам бендинг то есть когда вот эти смысловые единицы
4:03
преобразуются в цифры дальше вот эти вот единицы смысловые он кладёт векторное
4:09
хранилище у нас получается в хранилище находится такое вот векторное представление всех наших документов
4:16
которые мы обработали дальше пользователь делает запрос и опять происходит процедура вендинга то
4:23
есть перевода вот этого запроса в цифровой вид и производится поиск то
4:29
есть поиск одних цифр по соответствия вот вторым цифрам то есть таким образом
4:34
происходит вот этот поиск после того как поиск прошёл успешно вот эта вторая модель передаёт в
4:41
виде контекста вот эту информацию для модели основной которая у нас уже большая
4:48
языковая модель с которой мы чаще всего работаем И после этого уже переработав
4:55
эту информацию и контекст от первой модели основная модель даёт нам ответ
5:00
Так это работает поскольку данный формат видео потребует достаточно часто чтобы
5:06
что-то какие-то команды нужно было вводить а я решил что создам Telegram канал и
5:13
буду туда скидывать такую вот справочную информацию которую можно просто взять посмотреть какую-то краткую инструкцию
5:20
или скопировать вставить нужные команды вот как здесь например да то есть чтобы
5:25
не набирать смотреть там где-то вот так вот скопировать и пользоваться пожалуйста То есть кому интересно
5:32
заходите я оставлю соответственно название этого канала можно будет присоединяться и пользоваться вот этой
5:38
информацией ещё одно приложение которое позволяет работать с документами локально называется привод gpt Здесь
5:45
также есть возможность делать поиск по документу либо делать запросы либо вести диалог А с большой языковой моделью на
5:52
базе этого документа оно построено на базе того же gradio то есть Web Framework вот этот соответственно что
6:00
здесь есть кнопка есть загрузить здесь мы выбираем документ
6:05
который хотим загрузить нажимаем Open и вот здесь видите происходит сначала
6:10
парсинг а потом вот как раз таки бендинг то есть то о чём я вам рассказывал здесь
6:16
соответственно в веб интерфейсе мы увидели что произошло обновление списка Дальше можно сделать запрос давайте
6:23
сделаем такой же запрос подом чтом мы видим Мы сделали Запрос который
6:32
адресован непосредственно языковой модели и она говорит как и есть то что у
6:37
неё нет специфических знаний На вот эту тему и Действительно это правда её никто не обучал тому что в некой деревне
6:45
васильки какая там демографическая ситуация Итак Теперь давайте этот же вопрос сделаем но запрос по документу и
6:53
видите как быстро ответ получили и даёт даже ссылку где он это нашёл
7:01
то что касается установки этой программы нужно будет перейти на UB этого проекта
7:06
Вот и здесь есть документация по установке немного она конечно задр
7:14
и Я попытался её немного упростить и упрощённый вариант Ну как упрощённый
7:20
Просто я сделал так чтобы было более понятно что зачем вводить и Какие конкретно команды набирать вот эту всю
7:26
информацию Я выгрузил соответственно будет либо в описании
7:32
ссылка либо в комментарии потому что YouTube почему-то не даёт оставлять ссылки Ну хотя бы название канала Я
7:38
думаю даст оставить по поводу инсталляции вообще нет ничего тут сложного Давайте вам расскажу принцип И
7:44
вы тогда будете нормально ориентироваться и поймёте что это легко значит любое наше приложение для
7:50
нейросетей состоит из двух частей Н – это наши кнопочки и в данном случае
7:58
исполь проектах для нейросетей а для бэнда там где наша внутренняя кухня то
8:03
есть там где у нас есть модель и мы должны с ней общаться Она требует
8:10
Собственно уже установки дополнительных модулей в основном это два модуля Если вы используете в основном ресурсы
8:16
центрального процессора то это cpp библиотека Вот это Лама cpp Если вы
8:22
используете в основном ресурсы видеопамяти то это соответственно Tool Kit оба этих модуля требуют большого
8:29
количества библиотек сопутствующих огромное множество в основном это пасе библиотеки потому что оба подхода
8:36
используют тоже требует пасх библиотек Вот и для того чтобы не запутаться в
8:42
этом хаосе во всём используется в данном случае менеджер пакета в Аналогично как
8:48
это в а также используется менеджер среды
8:58
испол cpp работала она для себя ещё требует дополнительно вот эти c+ Plus
9:03
библиотеки которые позволяют выполнять наши запросы непосредственно обращаясь к центральному процессору а не к
9:10
видеокарте вот а соответственно всего с чего всё начинается это исходные файлы
9:15
которые мы собственно клонируем с помощью git вот собственно и всё то есть это всё отражение того хаоса которые
9:22
здесь представен для того чтобы что-то установить две вещи которыми будете пользоваться постоянно после установки
9:28
приложения после установки приложения у вас вот такая Папочка появится значит вы
9:33
должны будет постоянно запускать это приложение и в случае если он возникнет необходимость что-то поменять чаще всего
9:40
это какую-то модель то нужно будет ещё воспользоваться второй командой то есть для того чтобы и запустить и установить
9:47
эти модели необходимо пользоваться двумя командами вот я вам сейчас их открою значит Edit Что я сделал Я просто сделал
9:55
Бат файл то есть что такое Бат файл это просто обычный фай текстовый где написа
10:02
команда которая запускает СП в данном случае СП Python то есть здесь у нас ИТ обращение poet
10:09
Run Python и Запусти вот такой вот фа это пановский фай чтобы каждый раз не
10:15
мучиться не вводить в термина Не открывать терминал можно сделать намного проще То
10:20
есть берте как я делаете сохраняете вот Такой путь в текстовом формате и дальше
10:26
нажимаете фа сохранить как ой файл сохранить как и здесь пишете точка бат
10:34
всё он у вас сохранится вот в таком вот виде готовы к запуску дальше вы берёте
10:42
о где-то здесь вот и появится у вас такая иконка и теперь нажав вот на эту иконку прямо на
10:49
рабочем столе вы сможете легко запускать вот этот скрипт Вот он видите вот о на прописался собственно вот я выз эту
10:56
команду не нужно заходить там-то Ниго делать то же самое касается и
11:01
установки изменения библиотек да то есть тоже скрипт нужно будет запускают только
11:07
Это скрипт setup то есть чтобы тоже не заниматься ерундой не выполнять эти скрипты постоянно значит вот так же
11:14
записываем делаем батник и и нажимаем просто в два клика установить вот сейчас у нас уже произошла произошёл запуск То
11:21
есть я прямо на рабочем столе запустил И никаких проблем Итак Подводя итог работы
11:27
с приво gpt что я могу сказать в принципе приложение неплохое но как-то
11:33
для меня лично для меня минус перевешивают плюсы потому что получается установка
11:39
непростая потом собственно пользование ей тоже непростое здесь достаточно мало
11:44
каких-то интерфейсных штук с помощью которых можно полностью решать все задачи например вот
11:52
нужно периодически будет чистить хранилище в которое будут складываться вот эти файлы оно заполняется имеет
11:57
такое свойство и в документации написано что если у вас хранилище заполнено Вы можете его почистить Но это сделать
12:03
Можно либо с помощью специальной команды либо А если эта команда там не
12:08
запускается или ещё как-то то нужно делать это через AP это не очень удобно потом получили не очень ну как такие
12:17
сомнительные результаты ну что-то отработала но я просто дальше пользовался и увидел что если дальше
12:23
пользоваться там какими-то ну то есть комбинациями там файлов и так далее то
12:29
он начинает сильно тупить А как это лечить в документации сказано как-то не
12:36
очень подробно то есть либо я там до конца не разобрался но Сами понимаете документация она большая чтобы во всём
12:42
во всех деталях разобраться но кажется я там такого не нашёл чтобы вот решить те конкретные проблемы которые у меня
12:48
возникли поэтому общее впечатление так себе Итак переходим к тяжёлой артиллерии
12:53
h25 значит это тоже У нас веб-версия то есть она испо тоже о котором я уже
13:00
говорил в качестве интерфейса Да вот здесь есть всё уже что мы рассмотрели до
13:06
этого то есть вот есть работа с документами плюс к этому есть ещё история по чату То есть можно не терять
13:13
нить разговора Да и плюс ещё здесь есть Включить web sech То есть можно ещё
13:19
пользоваться поиском интернете То есть вы здесь делаете запрос если это галочка включена то модели не найдя какую-то
13:25
информацию могут её уточнить ещ в интернете тоже в принципе е вам это нужно это крутая штука здесь сразу идт У
13:32
нас четыре модели которые будут отвечать на ваш запрос можете выбрать лучший
13:37
вариант сравнить здесь по дефолту плюсом используется gpt Turbo 3 с по не
13:44
требуется никаких ашек для этого ключей То есть он работает никаких лимитов я не
13:49
заметил то есть что тоже очень круто Я считаю Вот например как это дела
13:54
загружаем документ открываем загружается теперь он у нас
14:01
доступен получается в хранилище вот в этом то есть то что касается здесь очень
14:06
крутая штука которая здесь есть это можно выбирать вот так вот конкретно
14:11
документ с которым вы работаете И Здесь есть кнопка удалить конкретные документы
14:16
из хранилища это тоже очень круто потому что ни один интерфейс который я смотрел до этого вот с такими функциями поиска
14:23
по документам не содержит такой кнопки А это очень важно как я убедился потому что Да у нас есть несколько документов
14:30
или есть один документ но он очень большой велика вероятность что для корректной работы вам необходимо будет
14:35
почистить А большинство приложений для этого предлагают ну идите вот такую вот
14:42
команду введите там её ещё найти в документации нужно эту команду или вообще через записки пользоваться о чём я говорил поэтому эта штука очень
14:49
удобная нажимаете Delete и она удаляет вам
14:54
соответственно вот е сейчас должно обновиться или нет
14:59
Ну пока обновляется В общем она удаляет лишнее отсюда так дальше документ VI То
15:05
есть если у нас погружен какой-то документ Вот здесь видите до 1 Значит один документ у вас есть можно будет Вот
15:11
так вот его выбрать нажать VI и вы в принципе если он небольшой то сможете даже увидеть вместе с какой-то
15:18
технической информацией что в нём написано вот мой файл Это небольшой так дальше his соно понят история общения
15:27
плюс экспортировать что очень удобно экспортировать и использовать либо позже
15:32
либо в другом каком-то месте потом экспертный уровень здесь можно тонко настраивать саму модель или модели
15:40
настраивать параметры вот эти все которые в принципе тоже важно
15:45
настраивать правильно здесь есть ещё Вот видите то что касается генерации текста
15:50
То есть можно использовать тексто спич вот эти модели которые будут генерировать из текста аудио
15:59
спрашивал по-моему в комментариях потом системные настройки тоже тут можно подобрать под
16:05
себя там размер окна кнопок вот Dark Mode Кстати классная штука вечером потом
16:11
пользоваться здесь ерунда здесь можно какие-то доступы настраивать вот здесь
16:16
вот мы сейчас используем вот эту мультимод сразу несколько штук Можно перейти на в моно режим Да например вот
16:22
код Лама Да нажимаем Он загружает у нас получается На соседней вкладке конкретно
16:29
вот то что касается вот этой кодла в принципе тоже удобно Вот и
16:35
когда мы установим локально это появится ещё одна вкладка Модели там ещё будет
16:41
подробно про модели об этом Расскажу позже Итак то что касается локального использования значит вот как вы видите
16:46
здесь у нас проект относительно молодой пока ещё 10.000 звёзд что ВП раз меньше чем у
16:54
того прое который сво Виго просто за счёт того что он уже
17:00
давно развивается вот этот у нас развивается недавно несмотря на это у него очень Я
17:06
считаю хорошие возможности Вот например вот здесь вот коротко описано что мне особенно здесь нравится то что здесь он
17:13
достаточно модульный то есть здесь можно в принципе Он позволяет использовать UI
17:18
вот из перечисленных то есть не нужно привязывать вот к этому грао То есть можно как-нибудь попробовать что-то сво
17:26
настроить вот потом здесь есть очень большое
17:32
количество ресурсов которое можно использовать тоже очень приятная штука
17:37
по самой установке тоже из Приятного у нас здесь доступно два варианта Первый вариант для ленивых То есть когда вы
17:44
просто берёте вот этот инсталлер 1,3 ГБ файл достаточно большой качаете его
17:50
нажимаете установить и там в принципе ничего сложного просто нужно там набраться терпения Они здесь даже пишут
17:56
что вот нужно будет ждать Там где-то 15 секунд где-то Я насчитал там больше минуты нужно будет ждать после того как
18:01
он становится первый запуск Вот пока он там всё инициализирует Поэтому Вот кому
18:07
не интересно заморачиваться со всей вот этой установкой всех библиотек как мы это делаем обычно пожалуйста берёте
18:14
качаете вот этот файл опять же то что касается установки что вот этой с помощью инсталлер и каких-то
18:20
дополнительных вопросов что касается ручной установки всё это опять же скину в Telegram который я укажу в принципе и
18:28
там более подробнее расскажу Итак после того как Вы установили с помощью инсталлер у вас появится Вот такая вот
18:34
папочка ну как вы её назовёте А значит соответственно здесь вот все библиотеки
18:39
которые будут необходимы а но библиотеки в таком распакованным виде которая
18:44
непригодные для запуска от команд пайтон как мы привыкли то есть здесь нет такого
18:49
то есть в принципе для того чтобы просто пользоваться без каких-то расширенных возможностей там то почему нет можно и
18:56
так конечно а соответственно у меня и здесь они пишут что иконка для старта
19:01
появляется вот здесь соответственно в стартовом меню вот вы её найдёте именно здесь нужно смотреть не на рабочем столе
19:07
соответственно после старта ещё нужно будет ждать какое-то время пока это приложение запустится оно достаточно толстое Поэтому после того как нажали
19:15
нужно терпеливо дождаться пока появится уже приглашение к приложению потому что
19:21
можно Ну у кого компьютер послабее может быть подумать что ничего не происходит на самом деле это приложение грузится
19:26
просто нужно его дождаться это такие вот особенности Когда вы работаете именно с приложением которое вот так с помощью
19:33
инсталлер инсталлировать мне это не очень нравится сразу скажу потому что во-первых оно мне показалось более
19:39
тормозну тое чем вариант который я для себя решил сделать это вариант для
19:45
ручной установки Сейчас я расскажу об этом подробнее Итак после того как Вы установили с помощью даже инсталлер
19:51
нажав вот здесь вот на иконку пройдёт какое-то время у меня это около минуты занимает и дальше после того всё
19:58
инициализируется автоматически у вас в браузере откроется вот вкладка Вот такая
20:03
по Local Host у меня 78 60 и у вас будет доступен вот этот интерфейс в принципе
20:09
Здесь всё то же самое что мы уже рассмотрели из особенностей которые я здесь Для себя отметил здесь нет поиска
20:17
по интернету Возможно это нужно дополнительно какие-то конфиги настраивать пока не заметил такого вот
20:22
всё остальное есть и плюс дополнительно появляется вот эта вкладка modul И когда вы буде работы с конкретной моделью
20:29
Когда вы её загрузите то вот здесь можно будет дополнительно её настроить вот то что касается работы с инсталлер в один
20:36
клик итак по части ручной установки как я говорил Я всё скопировал к себе в
20:43
канал и здесь можно пройтись будет просто посмотреть а Конкретно выполнить
20:48
шаги которые я здесь прописал и у вас это должно всё получиться опять же повторюсь я делаю упор именно на запуск
20:56
версии которые работают на в центральном процессоре Те у кого Куда нужно будет
21:01
дополнительно там сделать манипуляции с переменными которые нужно установить плюс куда Tool Kit скачать и так далее
21:08
вот всё как написано в документации Но это просто нужно плюсом будет сделать вот а здесь сделан упор на запуск именно
21:14
для работы на центральном процессоре Вот можете переходить смотреть что делать
21:20
качать вот так вот копировать команды к себе вставлять и собственно настраивать дальше здесь я прописал для Windows и
21:27
для Linux тоже ниже будет прописаны помимо этого здесь есть команды для запуска которые необходимо будет сделать
21:33
когда вы всё Установите вот ну и опять же по установке А как я уже говорил для
21:39
приво gpt такая же самая схема как я Вам объяснял то есть для того чтобы работать с приложением нужно вам установить а
21:46
юзер интерфейс Ну то есть фнн и backend Энд внутреннюю кухню Да соответственно
21:52
чтобы установить Кэн с фрон НМ всё понятно чтобы установить Кэн а нам нужно обеспечить модель работу в нашем случае
21:59
здесь либо на центральном процессоре либо на работе на видеокарте с помощью куда технологии обе эти библиотеки
22:06
тяжёлая требует для для работы много зависимостей пановский поэтому здесь
22:12
также используется менеджер пакетов но здесь попроще здесь используется пип инстар Обычный павский стандартный а в
22:18
качестве менеджера окружения используется кода которая у нас уже использовалось в проекте который
22:24
рассматривал в предыдущем видео вот ну и соответственно пода качается либо с помощью Гита либо можно
22:30
сделать это с помощью обычного копирования и распаковать вот то что касается
22:36
установки Итак давайте наконец протестируем наше приложение значит загружаем наш документ который мы уже
22:44
использовали стандартный наш про бедных людей он небольшой я туда вставил фразу
22:51
которая вряд ли встречается в обучающем массиве чтобы это не россеть не взял это
22:58
у себя с головы То есть я добавил эту строчку сейчас мы е будем искать вот такой вопрос и задаём здесь нужно
23:05
обязательно поставить галочку addc to Chat Так ну всё собственно
23:11
нажать Так вот здесь у нас подключены большие модели и поэтому ответ
23:18
достаточно быстрый вот как вы видите они сразу ответили по крайней мере вот эта
23:23
Lama 70b Метов ся модель дала нам правильный ответ то что только один
23:30
человек бедный в нашей деревне во сельки так местраль
23:37
8b тоже правильно ответил один человек так то что у нас чап тоже правильно
23:45
ответ выдал а зефир 7Б зефир
23:52
7Б Да из ты все четыре модели дали правильный ответ то
23:59
есть в том документе у меня было написано давайте это лучше покажу Итак
24:05
вот что у меня было написано в том документе значит это вот текст из всемирно организации здравоохранения Ну
24:10
тематически про бедность Да здесь я добавил Вот эту вот фразу которая вряд ли встречается в интернете специально
24:16
чтобы исключить то что модель это выдумала ну или взяла у себя с головы То есть она это конкретно нашла нас в
24:22
документе что говорит о том что она делает поип рекомендация о том что тут бедность
24:30
не порог и так далее И как хорошо когда деревня богатая или наоборот вот так что можно этим пользоваться
24:38
сейчас проведём Ещё один тест Итак давайте проведём ещё один эксперимент на этот раз я загружу сборник рассказов
24:44
Булгакова в том числе там есть рассказ Ну или роман Собачье сердце вот я хочу
24:51
сделать вопрос по нему вот такой вопрос кто главный герой в данной книге Но единственное что там
24:59
сборник рассказов поэтому мне наверное придётся Уточнить что в книге в романе например да
25:07
Романия Романия Собачье
25:13
сердце Вот пока он там грузит Ну сейчас это должно закончиться Если бы у нас
25:19
была конечно локальная версия мы бы всё увидели вот загрузился один Документ и
25:26
сейчас он получается добавился вот это векторное хранилище и теперь можем делать по нему запрос нажимаем вот эту
25:31
галочку обязательно addx тут чат документ у нас загружен всё можем делать запрос посмотрим что он
25:40
ответит здесь у нас снова включены четыре модели в прошлый раз ответ был
25:47
достаточно быстрым так Ну вот он пишет что основалась на информации предоставленный контекст То есть он Судя
25:54
по ответу действительно посмотрел эту книгу и выдал нам совершенно верный ответ вот четыре основных героя
26:01
Профессор Преображенский шарик Зина и Филипп Филиппович вот всё верно здесь
26:06
Филип Филиппович шариков Зина то есть почему-то Преображенского
26:13
он сюда не добавил это у нас кто так Мистраль сиби Но это конечно
26:18
минус дальше более мелкая у нас модель что ответила что Собачье сердце это
26:26
Достоевский во-первых во-вторых он ничего не нашёл интересно и gpt 3,5
26:34
Turbo тоже ничего не нашёл как интересно здесь вот в этой модели есть такая настройка вернее у всех моделей есть
26:41
такая настройка что если он явным образом не находит что-то по тексту нашего документа то он вынужден ответить
26:49
что он не нашёл а не так что придумывать что-то из главы то есть вот эти две модели соответственно так и по чесноку
26:56
ответили что они не нашли не смогли определить главных персонажей Хотя здесь
27:01
написано что в тексте поется несколько персонажей но не указывается кто из них главный То есть он не может своими
27:08
электронными извилинами понять что такое главный персонаж Но это чат
27:13
gpt Лама 2 Метов ся модель пожалуйста дала абсолютно верный ответ ну
27:18
собственно какие здесь только без одного героя То есть у нас Лама 2 порва все модели эти которые здесь вот
27:26
такие резу повем итог мы сегодня рассмотрели три варианта приложений
27:33
Первое у нас была второе у нас был привод gpt и третий был
27:40
h2t Какие какие можно было сделать выводы то что касается кто худший Я считаю что худшей
27:48
у нас прило GP потому что он пром интерфейсом но
27:56
ско возможностей по сравнению например с Chat for Roll но Chat for Roll ощутимое
28:03
преимущество то что он во-первых Легко устанавливается во-вторых Там есть хоть какая-то возможность в визуальном виде
28:11
удалять там какие-то файлы там менять чистить всё вот это всё вот это дело
28:17
нужно в случае с priv gpt делать через какие-то команды копаюсь документацией и
28:22
так далее Это конечно неудобно плюс поработав с ним больше И дольше я по
28:28
онанировать давать какие-то неправильные ответы понятно что возможно это ВС
28:34
решается но настолько глубоко залезть там в документацию и пофиксить это я не
28:41
смог по крайней мере в короткой дистанции может быть со временем если у меня появится мотивация я это сделаю но
28:46
пока вот так если рассматривать все три варианта то конечно мне больше всего пови
28:56
послед функционал в плане интерфейса а у него модульная структура я уже говорил
29:02
что можно собственно свой веб-интерфейс там и списка какой-то подрубить Да в
29:08
принципе неплохой менеджмент по Кэн То есть можно там что-то добавлять убирать
29:14
в принципе неплохая документация Ну и учтите что это сопровождает этот проект
29:21
как в случае например с прио петитом один человек работает ну или там сообщество он там плюс ещё какие-то
29:27
наверняка не в одно лицо Это писал здесь же это результат работы профессиональной
29:33
компании которая занимается в том числе ма lear у них Это из основных
29:38
направлений поэтому конечно у корпорации у компании возможности больше и большой плюс то что они вот таким образом
29:46
поддерживают открытое сообщество предоставляя бесплатно свои продукты на пользование Я считаю что оче неплохой
29:53
вариант который можно использовать свои заключения Так что
29:59
всем спасибо за внимание видео получилось очень длинным но надеюсь Оно того стоило Всем
30:06
пока