Kun työskentelet GROK 3: n kanssa, joka on AI -malli, joka ei liity suoraan perinteiseen GROK -kuvion sovitustyökaluun, ei ole suoraa integraatiota mukautetulla datalla perinteisten GROK -kirjastojen avulla. Mukautetun datan käsittelemiseksi GROK: n kaltaisella jäsenneltyllä kuvion sovituksella voit kuitenkin käyttää seuraavia kirjastoja ja työkaluja:
1. AICERin Grok Java -kirjasto: Tämä kirjasto on suunniteltu syöttämään jäsennellyt tiedot jäsentämättömistä tiedoista GROK -kuvioiden avulla. Sen avulla voit määritellä mukautetut mallit ja integroida ne Java -sovelluksiin [1].
2. Voit määrittää räätälöityjä luokittelijoita käyttämällä GROK -kuvioita vastaamaan tiettyjä datamuotoja [2].
3. Grok Debugger: Vaikka Grok Debugger ei liity suoraan Grok 3: een, se on hyödyllinen työkalu Grok -kuvioiden testaamiseen ja puhdistamiseen, joita voidaan soveltaa erilaisiin lokimuotoihin. Se auttaa yksinkertaistamaan lokianalyysiä muuntamalla jäsentämättömät lokit jäsenneltyyn tietoon [4].
Grok 3: lle, joka on AI -malli, käytät sitä tyypillisesti sen sovellusliittymän tai integroinnin kautta sitä tukeviin alustoihin, kuten vektaalisiin tai muihin XAI -alustoihin. Nämä alustat tarjoavat työkaluja ja rajapintoja työskennelläkseen GROK 3: n kanssa tehtävissä, kuten tekstintuotanto- tai data -analyysissä, mutta niihin ei liity suoraan perinteistä GROK -kuvion sovittamista [5] [6] [7].
Jos joudut integroimaan Grok 3: n mukautettuihin tietoihin, käytät sitä todennäköisesti sen sovellusliittymän tai tuetun alustan käyttöliittymän kautta, keskittyen sen AI -ominaisuuksiin kuin kuvioiden sovittamiseen.
Viittaukset:[1] https://github.com/aicer/grok
[2] https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/custom-classifier.html
.
[4] https://latenode.com/blog/a-complete-guide-to-using-the-grok-debugger
[5] https://www.youtube.com/watch?v=picepk8lb48
[6] https://productscope.ai/blog/how-to-use-grok-3/
[7] https://www.chatbase.co/blog/grok-3
[8] https://www.datacamp.com/blog/grok-3