DIALOGHI E PUNTEGGIATURA ✍🏻
#scrittura#writingtips
✍🏻 Ecco alcuni esempi di utilizzo virgolette e punteggiatura corretti.
✅˂ ˂ Non posso seguirti ˃ ˃ disse Roahl ˂ ˂ devo restare qui ˃ ˃.
˂ ˂ Non posso seguirti. ˃ ˃ Disse Roahl ˂ ˂ Devo restare qui .˃ ˃. ( In questo caso può essere messo sia interno alle virgolette che esterno).
✅ ˂ ˂ Non posso seguirti. ˃˃ Roahl lo guardò con determinazione.
Ma si potrebbe fare anche così
˂ ˂ Non posso seguirti ˃˃. Disse Roahl con determinazione.
Oppure
✅ Non posso seguirti. - Disse Roahl.
Non posso seguirti - disse Roahl - devo restare qui.
“Non posso seguirti” - disse Roahl - “devo restare qui”.
❇️ La vera regola: fate una scelta e seguitela per tutto il testo.
@writingway
🙌Se ti è piaciuto questo post e pensi possa interessare ad altri, inoltralo cliccando sulla freccia a destra.
#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval
PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately.
https://github.com/VectifyAI/PageIndex
⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео
Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление.
- Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео.
- Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста).
- Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048.
- Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2.
Это делает её идеальной для:
- кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению);
- улучшения RAG-проектов;
- систем мультимодального понимания контента.
Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении.
🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b
@ai_machinelearning_big_data
#crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding