Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Milliseid raamatukogusid või tööriistu on soovitatav Grok 3 kasutamiseks kohandatud andmetega


Milliseid raamatukogusid või tööriistu on soovitatav Grok 3 kasutamiseks kohandatud andmetega


Koostöös Grok 3 -ga, mis on AI -mudel ja mis pole otseselt seotud traditsioonilise GROK -mustri sobitamise tööriistaga, pole otsest integreerimist kohandatud andmetega, kasutades traditsioonilisi GROK -i raamatukogusid. Grokiga sarnase struktureeritud mustriga kohandatud andmete käsitsemiseks võite kasutada järgmisi raamatukogusid ja tööriistu:

1. Aiceri Grok Java teek: see teek on mõeldud struktureeritud andmete ekstraheerimiseks struktureerimata andmetest, kasutades GROK -i mustreid. See võimaldab teil määratleda kohandatud mustrid ja integreerida need oma Java rakendustesse [1].

2. AWS Glue Grok Custom Classifiers: kui töötate AWS -i ökosüsteemis, pakub AWS Glue võimsat tööriista Groki mustrite kasutamiseks mitmekesiste andmevormingute klassifitseerimiseks ja struktureerimiseks. Saate määratleda kohandatud klassifikaatorid, kasutades GROK -mustreid, et see vastaks teie konkreetsetele andmevormingutele [2].

3. Groki silur: kuigi see pole otseselt seotud Grok 3 -ga, on Groki silur kasulik tööriist GROK -i mustrite testimiseks ja rafineerimiseks, mida saab kasutada erinevatele logivormingutele. See aitab logianalüüsi lihtsustada, teisendades struktureerimata andmeteks struktureerimata logid [4].

Grok 3 jaoks, mis on AI -mudel, kasutaksite seda tavaliselt selle API või integreerimise kaudu seda toetavate platvormidega, näiteks vektaal- või muud XAI platvormid. Need platvormid pakuvad tööriistu ja liideseid, et töötada koos GROK 3 -ga selliste ülesannete jaoks nagu teksti genereerimine või andmete analüüs, kuid need ei hõlma otseselt traditsioonilist GROK -mustri sobitamist [5] [6] [7].

Kui peate GROK 3 integreerima kohandatud andmetega, kasutaksite seda tõenäoliselt selle API või toetatud platvormi liidese kaudu, keskendudes pigem selle AI võimalustele kui mustri sobitamisele.

Tsitaadid:
[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-ing-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