যদিও নোটবুকএলএম একটি আশ্চর্যজনক গবেষণা টুল, এবং কিছু দুর্দান্ত ইঙ্গিত রয়েছে যা এটিকে আরও শক্তিশালী করে তুলতে পারে, আমি সবসময় অনুভব করেছি যে এটি আমার প্রয়োজনের জন্য কিছুটা অতিরিক্ত ছিল, এমনকি যদি এটি একটি অজনপ্রিয় মতামত বলে মনে হয়। আমি এমন কিছু চেয়েছিলাম যা এর মধ্যে ছিল, চ্যাটজিপিটি ওয়েবসাইটের মতো ন্যূনতম নয়, কিন্তু নোটবুকএলএমের মতো ভারী বা কাঠামোগত নয়।
তখনই আমি খোজ (যা ইংরেজিতে “আবিষ্কার” অনুবাদ করে) খোঁজা শুরু করি। এটির সাথে কিছু সময় কাটানোর পরে, আমি সত্যিই অনুভব করছি যে আমি যে নিখুঁত মধ্যমাঠটি খুঁজছি তা খুঁজে পেয়েছি।
NotebookLM-এর সবচেয়ে দরকারী বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি এখন Android এ উপলব্ধ৷
ভিডিও ওভারভিউ তথ্য আত্তীকরণ করা আগের চেয়ে সহজ করে তোলে
নোটবুকএলএম দুর্দান্ত, তবে আমি এটি আরও পছন্দ করি
প্রথমত, সার্চ এআই ব্যবহার করার দুটি উপায় রয়েছে। আপনি হয় ওয়েবসাইটটি ব্যবহার করতে পারেন, যেখানে বিনামূল্যের স্তরে জেমিনি ফ্ল্যাশ 3-এর মতো মৌলিক মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস রয়েছে, অথবা আপনি স্ব-হোস্ট করতে পারেন এবং আপনার নিজস্ব মডেল আনতে পারেন। শুরু করার জন্য, আমি আপনাকে প্রথমে ওয়েবসাইটটি চেষ্টা করার পরামর্শ দিই। আপনি যদি এটি পছন্দ না করেন তবে স্থানীয়ভাবে সবকিছু ইনস্টল করার কোন মানে নেই।
আপনি যখন ওয়েবসাইটটি খুলবেন, এটি দেখতে অনেকটা মেঘের মতো, তাই আপনি বাড়িতে ঠিক অনুভব করবেন। কোড লেখা, নথি বিশ্লেষণ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সহ একটি চ্যাট বক্স রয়েছে। মূলত, এটি তাত্ক্ষণিকভাবে বেশিরভাগ “গবেষণা-ভারী” কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য প্রস্তুত৷
চ্যাট বক্সের উপরে, আপনি বেশ কয়েকটি এজেন্টও দেখতে পাবেন। ডিফল্ট অনুসন্ধান, তবে আপনি প্রযুক্তিগত নেতৃত্ব, শিক্ষক বা আইন বিশেষজ্ঞের মতো কিছুতে স্যুইচ করতে পারেন। শুধু আপনার প্রয়োজন কোনটি চয়ন করুন এবং এটি যেতে প্রস্তুত!
মনে রাখবেন যে মডেল যতই দক্ষ হোক না কেন এলএলএম হ্যালুসিনেশনের কারণ হতে পারে। সর্বদা গুরুত্বপূর্ণ তথ্য দুবার চেক করুন, বিশেষ করে যখন এটি আইনি বা চিকিৎসা পরামর্শের মতো ক্ষেত্রে আসে।
অনুসন্ধান অফার করে এমন সত্যিই দুর্দান্ত জিনিসগুলির মধ্যে একটি হল স্ল্যাশ কমান্ড। শুধু “/” টাইপ করুন এবং আপনি কমান্ডের একটি তালিকা দেখতে পাবেন যা আপনি আপনার প্রম্পটে যোগ করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, “/notes” টাইপ করা LLM কে শুধুমাত্র আপনার নথি থেকে তথ্য টেনে আনতে বাধ্য করে। “/কোড” ব্যবহার করে বিল্ট-ইন পাইথন ইন্টারপ্রেটার চালু হয়, যা ম্যাটপ্লটলিব ব্যবহার করে সরাসরি অ্যাপের ভিতরে গ্রাফ এবং অন্যান্য পরিসংখ্যান তৈরি করতে পারে। এই অ্যাপটি বর্ণনা করার সর্বোত্তম উপায় হল এটি নোটবুক এলএম এবং ক্লাউডের একটি শিশু।
আপনি আপনার নিজস্ব এজেন্ট এবং অটোমেশন তৈরি করতে পারেন
গবেষণার চেয়ে বেশি কিছু করুন
আমি আগে উল্লেখ করেছি যে সার্চ AI-তে অন্তর্নির্মিত এজেন্ট রয়েছে যা বিভিন্ন ভূমিকা পালন করতে পারে, যেমন একজন প্রশিক্ষক বা আইন বিশেষজ্ঞ হিসাবে কাজ করা। তবে যা এটিকে আরও শক্তিশালী করে তোলে তা হল আপনি আপনার নির্দিষ্ট কর্মপ্রবাহের জন্য উপযুক্ত আপনার নিজস্ব এজেন্ট তৈরি করতে পারেন।
এজেন্ট ট্যাবে, এজেন্ট তৈরি করুন নির্বাচন করুন এবং আপনাকে কিছু মৌলিক বিবরণ লিখতে বলা হবে। এর পরে, আপনি ফাইলগুলিকে এর জ্ঞানের ভিত্তিতে যুক্ত করতে পারেন, মডেল চয়ন করতে পারেন, ইনপুট এবং আউটপুট মোড সেট করতে পারেন এবং আপনি সম্পূর্ণ প্রস্তুত৷
কিন্তু স্পষ্টতই, যেমন আমি আগে উল্লেখ করেছি, আপনার এজেন্টের নির্ভুলতা মূলত আপনার বেছে নেওয়া মডেলের উপর নির্ভর করবে। যদি কিছু ভুল হয়ে যায়, এটি অনুসন্ধান AI এর চেয়ে মডেলের দোষ বেশি।
এজেন্টদের মতো, আপনিও আপনার নিজস্ব অটোমেশন তৈরি করতে পারেন যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্দিষ্ট সময়ে কাজগুলি চালায় (উদাহরণস্বরূপ, আপনি প্রতিদিন সকাল 9:00 টায় একটি সম্পূর্ণ স্টক মার্কেট সারাংশ পেতে পারেন, বা একটি এজেন্ট-এসক RSS ফিড সেট আপ করতে পারেন যা একটি নির্দিষ্ট সময়ে সর্বশেষ গল্পগুলি নিয়ে আসে৷
প্রচুর প্রাক-নির্মিত অটোমেশন উপলব্ধ রয়েছে, তবে আপনি নিজেরও তৈরি করতে পারেন। শুধু অটোমেশন ট্যাবে যান এবং নির্বাচন করুন অটোমেশন তৈরি করুন. সেখান থেকে, এটি চালানোর জন্য দিন এবং সময় চয়ন করুন এবং আপনি LLM তৈরি করতে চান এমন তথ্য নির্দিষ্ট করুন৷
এটাই! আপনি কোডের একটি লাইন না লিখে প্রতিদিন একই সময়ে সরাসরি আপনার ইমেলে তথ্য পাবেন।
আপনি যখন সার্চ এআই স্ব-হোস্ট করেন তখন আপনি পুরো স্ট্যাকের মালিক হন
আপনার ভাড়া না
আপনি যদি ক্লাউডের উপর নির্ভর করতে না চান তবে আমি এটি পেয়েছি, এবং চমৎকার জিনিসটি হল আপনি ডকারের মাধ্যমে স্ব-হোস্ট অনুসন্ধান করতে পারেন। এটি ওলামার মাধ্যমে আপনার এলএলএম কল করতে পারে, তাই এটিও একটি বড় ঝামেলা। আপনার হার্ডওয়্যারে এটি চালানোর জন্য, আপনার সিস্টেমে ডকার ইনস্টল করা আছে তা নিশ্চিত করুন। একবার এটি হয়ে গেলে, কেবলমাত্র আপনার টার্মিনালে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি চালান:
mkdir ~/.khoj && cd ~/.khoj
wget https://raw.githubusercontent.com/khoj-ai/khoj/main/docker-compose.yml
এখন, আপনাকে docker-compose.yml ফাইলে কয়েকটি জিনিস কনফিগার করতে হবে। আপনি এই কমান্ডটি প্রবেশ করে এটি করতে পারেন:
nano docker-compose.yml
ফাইল খুলুন এবং অনুসন্ধান করুন KHOJ_ADMIN_EMAIজমি KHOJ_ADMIN_PASSWORD. আপনি আপনার অ্যাডমিনিস্ট্রেটর অ্যাকাউন্টের জন্য যে ইমেল এবং পাসওয়ার্ড ব্যবহার করতে চান তার সাথে তাদের প্রতিস্থাপন করুন।
আপনি যদি তৃতীয় পক্ষের LLM প্রদানকারী ব্যবহার করার পরিকল্পনা করেন, তাহলে একই ফাইলে আপনি OpenAI, Gemini বা Anthropic-এর জন্য আপনার API কীগুলিও তাদের নিজ নিজ ক্ষেত্রে যোগ করতে পারেন। এর পরে, আপনার কাজ প্রায় শেষ! শুধু নিশ্চিত করুন যে আপনি এখনও আপনার টার্মিনালে একই ডিরেক্টরিতে আছেন এবং নিম্নলিখিত কমান্ডটি লিখুন:
docker-compose up
ডিফল্টরূপে, অনুসন্ধানটি http://localhost:3600 এ খুলবে, তাই আপনার ব্রাউজারে সেই URLটি প্রবেশ করান এবং আপনি যেতে পারবেন! শুধু মনে রাখবেন যে আপনি যদি নিজের মডেল ব্যবহার করেন, তাহলে সেরা পারফরম্যান্সের জন্য আপনার সত্যিই একটি শক্তিশালী মেশিনের প্রয়োজন হতে পারে। স্থানীয়ভাবে এলএলএম চালানো মোটেও সহজ কাজ নয়।
আমি ওবসিডিয়ানকে একটি স্থানীয় এলএলএম-এর সাথে সংযুক্ত করেছি এবং এটি নোটবুকএলএমকে তার নিজস্ব গেমে হারায়
আমার নোট এখন কথা বলে এবং অত্যন্ত দরকারী.
বিদায়, নোটবুক এলএম (আপাতত)
একজন ছাত্র হিসাবে, এটি আমার জন্য একটি সত্যিই দরকারী টুল হয়েছে, প্রধানত গবেষণা এবং বিষয়গুলি আরও ভালভাবে বোঝার জন্য, এবং স্পষ্টতই অ্যাসাইনমেন্ট কপি এবং পেস্ট করার জন্য নয়। এটি সবচেয়ে ভাল কাজ করে যখন আপনি এটিকে প্রতিস্থাপন করার পরিবর্তে আপনার চিন্তাভাবনাকে সমর্থন করার জন্য ব্যবহার করেন।
এটির সুবিধা নেওয়ার জন্য আপনাকে একজন ছাত্র হতে হবে না। আপনি এটি কাজ, ব্যক্তিগত প্রকল্প, বা আপনি যে কাজ করছেন তার জন্য ব্যবহার করতে পারেন। এবং যদি অনুসন্ধানটি নিজে থেকে যথেষ্ট না হয়, তাহলে আপনি সর্বদা এটিকে আপনার কর্মপ্রবাহকে আরও শক্তিশালী করতে অন্যান্য দুর্দান্ত ওয়েব গবেষণা সরঞ্জামগুলির সাথে একত্রিত করতে পারেন।
