Rememberizer 앱
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Rememberizer 앱은 로컬 파일을 벡터 임베딩으로 변환하고 이를 Rememberizer의 지식에 데이터 소스로 업로드하는 MacOS 데스크탑 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 다른 LLM이 Rememberizer의 API를 통해 임베딩을 쿼리하여 로컬 파일의 내용을 기반으로 답변을 생성할 수 있도록 합니다.
데이터 활용: 이 애플리케이션은 로컬 파일을 의미 있고 생산적인 방식으로 활용할 수 있도록 도와줍니다. 파일에서 귀중한 데이터를 추출하여 기계 학습 프로세스에 사용할 수 있도록 합니다.
사용 용이성: 이 애플리케이션은 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있으며 설치와 사용이 쉽습니다. 파일 변환과 데이터 업로드의 모든 무거운 작업을 대신 처리하므로 사용자가 직접 할 필요가 없습니다.
통합: Rememberizer App은 다른 LLM과 매끄럽게 통합됩니다. 이를 통해 Rememberizer의 API를 통해 임베딩을 쿼리하여 로컬 파일의 내용을 기반으로 답변을 생성할 수 있습니다.
여기 제공된 링크에서 Rememberizer App의 버전을 다운로드하세요.
다운로드가 완료되면 다운로드 폴더에서 .dmg 파일을 찾아 두 번 클릭합니다.
새 창이 열리면 Rememberizer App을 응용 프로그램 폴더로 드래그하세요.
응용 프로그램 폴더로 가서 Rememberizer App을 클릭하여 엽니다.
로그인: Rememberizer 앱을 사용하려면 Rememberizer 계정을 사용하여 로그인해야 합니다. Rememberizer 계정이 없는 경우, 계정을 생성해야 합니다.
데이터 소스에 폴더 추가: 로그인한 후, Rememberizer 앱은 백그라운드에서 작동하기 시작합니다. 아래에 설명된 대로 상태 표시줄에 있는 작은 아이콘을 클릭하여 접근할 수 있습니다. 처음 사용하는 경우, 데이터 소스에 폴더를 추가해야 합니다. 이렇게 하면 Rememberizer 앱이 해당 폴더 내의 파일을 벡터 임베딩으로 변환하고 이를 Rememberizer Knowledge에 업로드할 수 있습니다.
임베딩 및 업로드: 소프트웨어는 이러한 벡터 임베딩을 Rememberizer Knowledge 데이터베이스에 원활하게 통합합니다. Rememberizer 상태 탭을 통해 업로드 과정을 추적할 수 있습니다.
소프트웨어의 최신 기능과 개선 사항을 모두 활용하기 위해 항상 최신 버전을 사용하는 것이 권장됩니다.
Rememberizer App은 로컬 파일을 벡터 임베딩으로 변환하는 과정을 가능한 한 원활하게 만들기 위해 설계되었습니다. 데이터를 보다 생산적인 방식으로 사용하세요!
빈 폴더 지원: 사용자가 이제 빈 폴더를 데이터 소스로 추가할 수 있습니다.
소소한 개선 사항: 사용자 인터페이스 및 성능 향상.
GPU 지원 및 성능 개선: 처리 속도를 향상시키기 위해 GPU 가속 지원 추가.
강화된 임베딩 프로그램: 머신별 빌드를 최적화하기 위해 PyTorch의 MPS 버전을 지원하도록 구성됨.
지능형 CPU 감지: 가장 적합한 버전의 임베딩 프로그램이 사용되도록 CPU 유형 감지 구현.
개선된 데이터 소스 관리: 제거된 데이터 소스에서 효율적인 파일 삭제를 위해 배치 삭제 API 활용.
모든 일반 텍스트 파일 지원: 다양한 일반 텍스트 파일 유형의 처리가 가능해짐.
Gitignore 규칙 준수: Git 리포지토리에서 gitignore 규칙에 의해 무시된 파일은 이제 처리에서 제외됨.
