Чат-бот с несколькими PDF-документами 0:00 Видео обсуждает использование чат-бота для анализа нескольких PDF-документов одновременно. Рассматриваются примеры анализа данных за последние три года для компании Tesla.
Архитектура чат-бота 5:49 Демонстрация архитектуры чат-бота, который использует OpenAI для преобразования PDF-документов в текст и числовые представления. Векторное хранилище используется для хранения числовых представлений документов.
Динамическое определение пространства имен 11:22 Чат-бот может динамически определять пространство имен, на которое ссылается пользователь, и извлекать соответствующие документы. Это позволяет анализировать данные за несколько лет или пространств имен.
Создание и настройка пространства имен 18:51 Создание скрипта для загрузки страниц и проверки переменных окружения. Использование TypeScript для компиляции на лету без создания файлов.
Разделение страниц на фрагменты 23:20 Разделение страниц на фрагменты по 1000 символов каждый. Создание пространства имен для каждого года и разбиение страниц на части.
Взаимодействие с пространством имен 29:24 Использование длинной цепочки для общения с пространством имен и уточнения деталей. Использование регулярных выражений для извлечения года из запроса. Использование цепочки контроля качества для подготовки почвы для этапа получения конкретных пространств имен и документов.
Использование GPT-4 для анализа финансовых отчетов 35:18 В видео демонстрируется использование GPT-4 для анализа финансовых отчетов. Пользователь задает вопросы о факторах риска и управлении, а также о темпах роста компании. GPT-4 успешно извлекает информацию из отчетов и предоставляет анализ за последние три года.
Демонстрация работы GPT-4 с пользовательским интерфейсом 36:43 Пользователь демонстрирует работу GPT-4 с пользовательским интерфейсом, используя PDF-файлы. GPT-4 успешно анализирует финансовые отчеты и предоставляет анализ за три года.
Расширение возможностей GPT-4 41:35 В будущем планируется добавить функции для нескольких PDF-файлов и улучшить точность анализа. Пользователь предлагает подписаться на его канал на YouTube или Twitter для получения дополнительной информации.
