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内容提要

在使用AnythingLLM时,我创建了两个工作区以测试Chat模式和Query模式的效果。Chat模式依赖于一般知识和文档上下文,而Query模式仅在找到文档时提供答案。通过比较这两种模式,我发现RAG有效,多个工作区提升了写作效率。

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关键要点

  • 使用AnythingLLM时创建了两个工作区以测试Chat模式和Query模式的效果。
  • Chat模式依赖于一般知识和文档上下文,而Query模式仅在找到文档时提供答案。
  • 通过比较这两种模式,发现RAG有效,多个工作区提升了写作效率。
  • 创建工作区的目的是为了以不同风格润色写作。
  • 在一般使用中,不需要上传文档作为上下文,可以依赖默认的Chat模式进行自由写作。
  • 多个工作区的灵活性使得在不同风格和方法之间无缝切换变得方便。
  • AI辅助写作工具可以显著提升写作体验,允许在不同写作角色之间轻松切换。
  • GPTLocalhost连接Microsoft Word和AnythingLLM,增强了工作区的定制性,提高了写作生产力。
  • 云端LLM提供商在满足多样化写作需求方面可能存在局限。
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