Kokios bibliotekos ar įrankiai yra rekomenduojami naudoti „Grok 3“ su pasirinktiniais duomenimis

1. Aicer's Grok Java biblioteka: Ši biblioteka yra skirta struktūrizuotų duomenų iš nestruktūrizuotų duomenų išgauti, naudojant Grok modelius. Tai leidžia apibrėžti pasirinktinius modelius ir integruoti juos į „Java“ programas [1].

2. AWS klijai „Grok“ pasirinktiniai klasifikatoriai: Jei dirbate AWS ekosistemoje, „AWS Glue“ suteikia galingą įrankį, skirtą naudoti GROK modelius klasifikuoti ir struktūruoti įvairius duomenų formatus. Galite apibrėžti pasirinktinius klasifikatorius naudodami „Grok“ modelius, kad atitiktumėte jūsų konkrečius duomenų formatus [2].

3. „Grok“ derinimo priemonė: Nors „Grok“ derinimo įrenginys nėra tiesiogiai susijęs su „Grok 3“, jis yra naudingas įrankis bandant ir patobulinti „Grok“ modelius, kurie gali būti taikomi įvairiems žurnalo formatams. Tai padeda supaprastinti žurnalo analizę, konvertuojant nestruktūrizuotus žurnalus į struktūrizuotus duomenis [4].

„Grok 3“, kuris yra AI modelis, paprastai jį naudotumėte naudodamiesi jo API arba integracija su platformomis, kurios ją palaiko, pavyzdžiui, „Vectal“ ar kitos XAI platformos. Šios platformos teikia įrankius ir sąsajas, skirtas dirbti su „GROK 3“ užduotims, tokioms kaip teksto generavimas ar duomenų analizė, tačiau jos tiesiogiai neapima tradicinio GROK modelio atitikimo [5] [6] [7].

Jei jums reikia integruoti „GROK 3“ su pasirinktiniais duomenimis, greičiausiai naudosite jį per jo API arba palaikomos platformos sąsają, sutelkdami dėmesį į jos AI galimybes, o ne suderinant modelius.