Chat with RTX - это приложение, которое работает локально на компьютерах и рабочих станциях с Windows RTX, позволяя пользователям обрабатывать чувствительные данные на локальном ПК без необходимости делиться ими с третьей стороной или иметь подключение к интернету. Для работы приложения необходимы графический процессор GeForce RTX 30 Series или выше с минимум 8 ГБ видеопамяти, Windows 10 или 11, а также последние драйверы графического процессора NVIDIA Chat with RTX - позволяет пользователям персонализировать чат-бота на основе большой языковой модели (LLM) GPT, подключенной к их собственному контенту, такому как документы, заметки, видео или другие данные
Пользователи могут быстро и легко подключать локальные файлы на своем ПК в качестве набора данных для открытой большой языковой модели, такой как Mistral или Llama 2, что позволяет получать быстрые, контекстно-зависимые ответы на запросы. Приложение поддерживает различные форматы файлов, включая .txt, .pdf, .doc/.docx и .xml. Пользователи также могут включать информацию из видео на YouTube. Добавление URL-адреса видео в Chat with RTX позволяет пользователям интегрировать этот контент в свой чат-бот для контекстных запросов.
Преимущества использования Chat with RTX включают:
Быстрые результаты: приложение работает локально на ПК с графическими процессорами NVIDIA RTX, что обеспечивает быстрые результаты без необходимости передачи данных в облако
Конфиденциальность данных: в отличие от облачных сервисов, Chat with RTX позволяет обрабатывать чувствительные данные на локальном ПК без необходимости делиться ими с третьей стороной
Персонализация: пользователи могут быстро и легко подключать локальные файлы на своем ПК в качестве набора данных для открытой большой языковой модели, что позволяет получать быстрые, контекстно-зависимые ответы на запросы
Интеграция с YouTube: пользователи могут включать информацию из видео на YouTube, что позволяет интегрировать этот контент в свой чат-бот для контекстных запросов
Эти преимущества делают Chat with RTX полезным инструментом для быстрого получения контекстно-зависимых ответов на запросы на основе локальных данных.