ชุดเพิ่มขนาดหน้าต่างบริบท™
เชี่ยวชาญการประมวลผลเนื้อหายาวด้วย LLMs
นี่คืออะไร
คู่มือ PDF ครอบคลุมที่สอนวิธีทำงานกับเอกสารและการสนทนาที่เกินขีดจำกัดหน้าต่างบริบทของ LLM เรียนรู้เทคนิคที่พิสูจน์แล้วในการประมวลผลเนื้อหายาวพร้อมรักษาคุณภาพและความสอดคล้อง
ปัญหา
แต่ละ LLM มีขนาดหน้าต่างบริบทสูงสุด:
- GPT-4: 8,192 ถึง 128,000 โทเค็น
- Claude: 100,000 ถึง 200,000 โทเค็น
- Gemini Pro: 32,768 โทเค็น
- โมเดลเปิด: มักจะเพียง 4,096 โทเค็น
เมื่อเนื้อหาของคุณเกินขีดจำกัดเหล่านี้ คุณจะสูญเสียข้อมูล ทำให้การสนทนาขาดความต่อเนื่อง และได้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี
สิ่งที่รวมอยู่
คู่มือ PDF หนึ่งเล่มประกอบด้วย:
8 ส่วนครอบคลุม:
- พื้นฐานหน้าต่างบริบท - เข้าใจขีดจำกัดของโมเดลและเศรษฐศาสตร์โทเค็น
- กลยุทธ์การแบ่งเอกสาร - การแบ่งส่วนอย่างชาญฉลาดและวิธีการทับซ้อน
- เทคนิคการรักษาบริบท - โซ่สรุปและการสกัดจุดสำคัญ
- กรอบลำดับชั้นข้อมูล - ระบบการจัดลำดับความสำคัญ
- ระบบจัดการความจำ - การติดตามและบีบอัดการสนทนา
- การปรับแต่งเฉพาะโมเดล - กลยุทธ์ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละ LLM
- ชุดเครื่องมือสำหรับการใช้งาน - โค้ด Python พร้อมใช้และเทมเพลต
- ตัวอย่างในโลกจริง - การวิเคราะห์เอกสารและการจัดการการสนทนา
เครื่องมือใช้งานจริง:
- โค้ดเครื่องคิดเลขโทเค็น
- ฟังก์ชันแบ่งข้อความ
- คลาสจัดการความจำ
- สคริปต์ตรวจสอบบริบท
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้
- วิธีประเมินการใช้โทเค็นอย่างแม่นยำ
- ขนาดชิ้นส่วนที่เหมาะสมสำหรับงานต่างๆ
- เทคนิคทับซ้อนเพื่อรักษาความต่อเนื่อง
- วิธีบีบอัดที่รักษาความหมาย
- รูปแบบความจำสำหรับการสนทนาที่ยาวนาน
- กลยุทธ์การปรับแต่งเฉพาะโมเดล
รายละเอียดทางเทคนิค
- รูปแบบ: เอกสาร PDF
- ตัวอย่างโค้ด: Python
- โมเดลที่ครอบคลุม: ChatGPT, Claude, Gemini, โมเดลโอเพนซอร์ส
- การจัดส่ง: ดาวน์โหลดทันทีหลังชำระเงิน
เหมาะสำหรับใคร
✓ นักพัฒนาที่สร้างแอป LLM
✓ นักวิจัยที่วิเคราะห์เอกสารขนาดใหญ่
✓ ผู้ที่ทำงานกับเนื้อหายาวใน AI
✓ ทีมที่เจอขีดจำกัดบริบทบ่อยๆ
ไม่เหมาะสำหรับใคร
✗ ผู้เริ่มต้นกับ LLM อย่างสมบูรณ์
✗ ผู้ที่ใช้แค่พรอมต์ง่ายๆ
✗ คนที่คาดหวังเครื่องมือพร้อมใช้ทันที
ข้อกำหนด
ในการใช้งานเทคนิคเหล่านี้ คุณจะต้องมี:
- ความรู้พื้นฐาน Python (สำหรับตัวอย่างโค้ด)
- การเข้าถึง API ของ LLM
- เอกสารหรือการสนทนาที่เกินขีดจำกัดบริบท
สิ่งที่ไม่รวมอยู่
- ซอฟต์แวร์หรือเครื่องมืออัตโนมัติ
- การเข้าถึง API หรือเครดิต
- วิดีโอสอน
- การสนับสนุนส่วนบุคคล
- การอัปเดตสำหรับโมเดลในอนาคต
ราคา: $197
เหตุผลของราคานี้:
- ครอบคลุมการจัดการบริบทอย่างครบถ้วน
- ตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้ทันที
- เทคนิคที่ใช้ได้กับ LLM หลักทั้งหมด
- กลยุทธ์ที่ช่วยลดค่าใช้จ่าย API
เงื่อนไขการซื้อ
- ชำระเงินครั้งเดียว
- ดาวน์โหลด PDF ทันที
- ไม่มีการสมัครสมาชิก
- ไม่มีค่าธรรมเนียมแอบแฝง
หมายเหตุสำคัญ: นี่คือคู่มือการศึกษาเพื่อสอนเทคนิคและกลยุทธ์ คุณจะต้องนำวิธีการเหล่านี้ไปใช้งานเองตามกรณีใช้งานเฉพาะของคุณ ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับการใช้งานที่ถูกต้องและความต้องการเฉพาะของคุณ