მოდელი

CLEVI-ის მოდელები იყოფა სამ პროდუქტულ ჯგუფად: CIP, რომელიც ზოგად ინტელექტსა და სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციას უზრუნველყოფს; Cosa, რომელიც ხმის გენერაციასა და ამოცნობას უზრუნველყოფს; და Cova, რომელიც დოკუმენტებიდან და გამოსახულებებიდან ინფორმაციის ამოღებას უზრუნველყოფს. თითოეული პროდუქტის გამოყენება შესაძლებელია დამოუკიდებლად ან მათი გაერთიანება სერვისში, რომელიც დოკუმენტების ამოცნობიდან, ანალიზიდან და სამუშაოს შესრულებიდან ხმოვან ინსტრუქციამდე გრძელდება.

CIP

CIP უზრუნველყოფს ზოგად ინტელექტსა და სამუშაო პროცესების ავტომატიზაციას. იგი მოიცავს cip-5.5-im-სა და cip-5.5-mm-ს, რომლებსაც gateway-ის მეშვეობით იძახებენ, და cip-5.5-sm-ს, რომელიც Edge სერვერებსა და on-premises გარემოში განთავსდება.

cip-5.5-im და cip-5.5-mm

cip-5.5-im შეესაბამება მკაფიო მიზნებისა და სამუშაოს ფარგლების მქონე ამოცანებს. ტიპური მაგალითებია მიწოდებული მასალებიდან საჭირო ინფორმაციის ამოღება, მითითებულ ფორმატში შედეგის მომზადება და მოთხოვნების შესაბამისად კოდის შეცვლა. მაქსიმალური 64K-იანი გამომავალი გამოიყენება დეტალური ანგარიშებისა და რამდენიმე ნაწილისგან შემდგარი შედეგების მოსამზადებლად.

• დეველოპერული დახმარება: ფუნქციებისა და შესაძლებლობების შექმნა, მკაფიო ფარგლების მქონე შეცდომების გამოსწორება და არსებული პატერნების შესაბამისად განხორციელება.
• ტესტების შექმნა: მოთხოვნებისა და განხორციელების საფუძველზე ტესტების მონახაზებისა და ვალიდაციის შემთხვევების მომზადება.
• დოკუმენტების დამუშავება: შეჯამება, კლასიფიკაცია, ელემენტების ამოღება, ფორმატის გარდაქმნა და მონახაზების მომზადება.
• მულტიმოდალური ანალიზი: ეკრანის სურათებისა და დოკუმენტების ცხრილებისა და დიაგრამების შესაბამის განმარტებებთან ერთად განხილვა.
• ინტერაქტიული სამუშაო მხარდაჭერა: სამუშაო მასალებზე დაყრდნობით კითხვებზე პასუხის გაცემა და საჭირო შედეგების მომზადება.
• მასობრივი დამუშავება: მრავალი დოკუმენტის ინდივიდუალური შეჯამება, მოთხოვნების კლასიფიკაცია და მონაცემების გარდაქმნა.
• ქვეაგენტები: მკაფიო საზღვრების მქონე ქვედავალებების შესრულება, როგორიცაა კოდის მოძიება, კონკრეტული ფაილების განხილვა და მასალების ორგანიზება.

მაგალითად, გამოიყენება ფუნქციური მოთხოვნებისა და შესაბამისი კოდის საფუძველზე ცვლილებების წინადადებების, ტესტებისა და ცვლილებების აღწერის მოსამზადებლად, ან შემოსული დოკუმენტების კლასიფიცირებისა და პასუხისმგებელი პირებისთვის შეჯამების შესაქმნელად.

cip-5.5-mm შეესაბამება ამოცანებს, რომლებიც მოითხოვს ინფორმაციას შორის კავშირების გააზრებას და მთლიანი სამუშაოს თანმიმდევრულობის შენარჩუნებას. დეველოპმენტში იგი განიხილავს მოთხოვნებს, დიზაინს, განხორციელებასა და ტესტირებას შორის კავშირებს, ხოლო დოკუმენტების ანალიზისას აერთიანებს სხვადასხვა მასალის მტკიცებებსა და მტკიცებულებებს, განსხვავებებსა და წინააღმდეგობებს.

• კომპლექსური ფუნქციების განხორციელება: რამდენიმე მოდულის კონტრაქტებისა და ქცევის გათვალისწინებით კოდის, ტესტებისა და დოკუმენტაციის ერთდროულად შეცვლა.
• მასშტაბური კოდის ანალიზი: გამოძახებებს შორის კავშირების, მონაცემთა ნაკადებისა და ცვლილებების გავლენის არეალის განხილვა.
• ინციდენტის მიზეზის ანალიზი: ჟურნალების, კონფიგურაციის, კოდის და შესრულების შედეგების შედარება მიზეზის ჰიპოთეზებისა და დადასტურების პროცედურების შესადგენად.
• დიზაინისა და გადაწყვეტილების მიღების მხარდაჭერა: მოთხოვნებისა და შეზღუდვების სტრუქტურირება და განხორციელების ალტერნატივების გავლენის ანალიზი.
• მრავალი დოკუმენტის სინთეზური ანალიზი: ანგარიშებისა და ტექნიკური დოკუმენტების მსგავსებების, განსხვავებებისა და წინააღმდეგობების მტკიცებულებებზე დაყრდნობით დალაგება.
• მულტიმოდალური ინტეგრირებული განხილვა: ტექსტისა და ვიზუალური მასალების ერთობლივი ინტერპრეტაცია პრობლემებისა და მოთხოვნების გასაანალიზებლად.
• მრავალსაფეხურიანი აგენტები: ამოცანებისთვის, რომლებიც მოიცავს კვლევას, დაგეგმვას, ხელსაწყოების გამოყენებასა და შედეგების განხილვას.
• პროფესიული დოკუმენტების მომზადება: ტექნიკური ანგარიშების, დიზაინის წინადადებებისა და დეტალური განხილვის დოკუმენტების შექმნა რთული პირობებისა და მტკიცებულებების გათვალისწინებით.

მაგალითად, გამოიყენება რამდენიმე სერვისში წარმოქმნილი შეცდომების შესაბამისი კოდებისა და ჟურნალების ერთად შესამოწმებლად, ან კომპლექსური ფუნქციის მოთხოვნების ანალიზიდან განხორციელებისა და ვალიდაციის შედეგების განხილვამდე მიმდინარე სამუშაოებისთვის.

cip-5.5-sm

cip-5.5-sm ასრულებს ლოკალურ ინფერენციასა და სამუშაოების ავტომატიზაციას edge სერვერებსა და on-premises გარემოში. ვინაიდან მოდელის მასშტაბის 24B-დან 40B-მდე რეგულირება შესაძლებელია, კონფიგურაცია შეიძლება შეირჩეს განთავსების მოწყობილობის გამოთვლითი რესურსებისა და ადგილზე მოთხოვნილი წარმადობის შესაბამისად. მონაცემთა წარმოქმნის ადგილთან ახლოს დამუშავების წყალობით, ის გამოიყენება ადგილზე არსებულ სისტემებთან ინტეგრაციისა და შიდა მონაცემების გამოყენებისთვის, ხოლო საჭირო მოდელებისა და ხელსაწყოების ლოკალურად კონფიგურაციის შემთხვევაში მისი ოპერირება შესაძლებელია გარე კავშირთან შეზღუდულ გარემოშიც.

მისი როლია ადგილზე წარმოქმნილი ინფორმაციის ინტერპრეტაცია და დამუშავების პროცედურებთან დაკავშირება. ის ახარისხებს ჟურნალებსა და მოთხოვნებს, მონაცემებიდან იღებს საჭირო ინფორმაციას და დაკავშირებული შიდა ხელსაწყოებისა და სკრიპტების მეშვეობით ასრულებს განმეორებით სამუშაოებს.

• ადგილზე წარმოქმნილი მოვლენების დამუშავება: ახარისხებს მოწყობილობის ჟურნალებსა და სტატუსის ინფორმაციას და არჩევს მოვლენებს, რომლებიც შემოწმებას საჭიროებს.
• მონაცემთა წინასწარი დამუშავება: სამუშაო ჩანაწერებიდან იღებს ძირითად ელემენტებს და ახორციელებს მათ კლასიფიკაციას, ტეგირებასა და ნორმალიზაციას.
• მოთხოვნების მარშრუტიზაცია: მიღებულ მოთხოვნებს გადასცემს შესაბამის სისტემას ან დამუშავების პროცედურას.
• ლოკალური სამუშაო აგენტი: შიდა სისტემების მოძიებისა და სკრიპტების შესრულების მეშვეობით ასრულებს განმეორებით სამუშაოებს.
• on-premises სამუშაოების მხარდაჭერა: შიდა მასალებზე დაყრდნობით პასუხობს კითხვებს და აჯამებს სამუშაოს შინაარსს.
• შემდგომი ანალიზის მხარდაჭერა: არჩევს დამატებით განხილვას დაქვემდებარებულ მასალებს და აჯამებს ძირითად შინაარსს.

მაგალითად, გამოიყენება სამუშაო ადგილზე არსებულ სერვერზე ოპერაციული ჟურნალების დასახარისხებლად, შესაბამისი ისტორიის მოსაძიებლად და პასუხისმგებელი პირისთვის ინციდენტის შეჯამების მოსამზადებლად.

Cosa

Cosa არის ხმოვან პროდუქტთა ოჯახი, რომელიც ტექსტს ხმაში გარდაქმნის, შეყვანილ ხმას ტექსტად აღიქვამს და სასურველი ხმის რეგისტრაციასა და ხელახლა გამოყენებას უზრუნველყოფს. ის გამოიყენება სერვისის 안내ებისთვის, კონტენტის შესაქმნელად, ხელმისაწვდომობის მხარდასაჭერად და სასაუბრო აგენტების ხმოვანი ინტერფეისისთვის.

ხმის გენერაციას cosa-a და cosa-b, ხოლო ხმის ამოცნობას cosa-asr უზრუნველყოფს. cosa-a და cosa-b ცალკე მოდელებია, რომლებიც თითოეულისთვის საკუთარ ხმების სიასა და სინთეზის პარამეტრებს გვთავაზობენ და მათი არჩევა შესაძლებელია ერთსა და იმავე სერვისის ინტერფეისში. ორივე მოდელის მიერ საერთო სახით მოწოდებული ფუნქციებია:

• ტექსტიდან მეტყველების გარდაქმნა: შეყვანილ წინადადებებს არჩეული ხმით ასინთეზებს.
• ხმის კლონირება: გამოყენების უფლების მქონე საცნობარო ჩანაწერის საფუძველზე ახდენს ხმის რეგისტრაციას და ახალ წინადადებებს ასინთეზებს.
• ხმის დიზაინი: სასურველი ხმის მახასიათებლების აღწერით ქმნის და არეგისტრირებს ხმას.
• ხმის ხელახლა გამოყენება: რეგისტრირებულ ხმას შემდგომი სინთეზისთვის იყენებს.
• სინთეზის პარამეტრები: არეგულირებს საუბრის სიჩქარესა და ენას და სხვა პარამეტრებს.
• სტრიმინგით მიწოდება: ტექსტის მიღებისთანავე ახდენს მის სინთეზს ფრაზების მიხედვით და აუდიოს თანმიმდევრულად გადასცემს.
• დაკვრის კონტროლი: მხარს უჭერს დაპაუზებას, გაგრძელებას, შეწყვეტასა და დამატებითი წინადადებების შეყვანას.

პროგრესული ტექსტის შეყვანის გამოყენებით შესაძლებელია ხმის დაკვრის დაწყება სრულ პასუხის დასრულებამდე. CIP-ის მიერ პასუხის მომზადებისას შესაძლებელია ისეთი სერვისის აწყობა, რომელშიც Cosa მომზადებულ ფრაზებს რიგრიგობით კითხულობს.

cosa-a

cosa-a მხარს უჭერს ტექსტიდან მეტყველების გარდაქმნას, ხმის კლონირებას, ხმის დიზაინსა და სტრიმინგით გამოტანას. ხმის, ენისა და საუბრის სიჩქარის არჩევის ძირითად ფუნქციებთან ერთად ის უზრუნველყოფს დამატებით კონტროლის პარამეტრებს, მათ შორის სინთეზის ეტაპების რაოდენობას, სახელმძღვანელო ზემოქმედების სიძლიერესა და გენერაციის სიგრძესთან დაკავშირებულ პარამეტრებს. გამოიყენება ხმის შექმნის პროცესში პარამეტრების დასარეგულირებლად და შედეგის შესაფასებლად, ან ერთსა და იმავე ტექსტზე რამდენიმე პარამეტრის გამოსაყენებლად და სასურველი შედეგის ასარჩევად.

• აპების, კიოსკებისა და სამუშაო სისტემების ინსტრუქციებსა და შეტყობინებებს ასინთეზებს.
• სასწავლო მასალებსა და მომხმარებლის სახელმძღვანელოებს ხმად გარდაქმნის.
• ვიდეო და აუდიო კონტენტის ნარატივებს ქმნის.
• რეგისტრირებული ხმით განმეორებად კონტენტს ქმნის.
• ინტერაქტიული აგენტების სტრიმინგით ხმის გამოტანისთვის იყენებს.
• დეტალური სინთეზის პარამეტრების რეგულირებით ხმის შესაქმნელად იყენებს.

cosa-b

cosa-b მხარს უჭერს წინასწარ დაყენებული ხმების არჩევას, აღწერაზე დაფუძნებულ ხმის დიზაინს, საცნობარო ხმაზე დაფუძნებულ კლონირებასა და სტრიმინგით გამოტანას. შესაძლებელია ხმის არჩევა საკუთარ ხმების სიაში ან სერვისისთვის ახალი ხმის რეგისტრაცია.

ხმის კლონირებისთვის გამოიყენება საცნობარო ჩანაწერი და შესაბამისი ტექსტი. რეგისტრაციის პროცესში ასევე მხარდაჭერილია საცნობარო ტექსტის ხმის ამოცნობით გენერირების პროცესი, ხოლო რეგისტრირებული ხმა შემდგომი სინთეზისთვის ხელახლა გამოიყენება.

• სერვისებისა და პერსონაჟებისთვის ხმის პერსონას აყალიბებს.
• აღწერით ან საცნობარო ჩანაწერით მორგებულ ხმას ქმნის.
• ასინთეზებს ბრენდის ინსტრუქციებს, პერსონაჟების რეპლიკებსა და კონტენტის ნარატივებს.
• ინტერაქტიული აგენტების ხმოვანი პასუხებისთვის იყენებს.
• ერთი და იმავე ხმით ცვალებად ინსტრუქციებსა და ტექსტებს ასინთეზებს.

cosa-a-სა და cosa-b-ს შორის არჩევისას იხელმძღვანელეთ სასურველი ხმით, სინთეზის რეალური შედეგითა და საჭირო კონტროლის პარამეტრებით.

cosa-asr

cosa-asr შეყვანილ ხმას ტექსტად გარდაქმნის. ის აუდიოჩანაწერებს დოკუმენტირებს ან ხმით მიღებულ მოთხოვნებს გარდაქმნის ისეთ შეყვანად, რომლის დამუშავებაც შემდგომ სამუშაო სისტემებს შეუძლიათ.

• ხმოვან ჩანაწერებსა და აუდიომასალას ტრანსკრიბირებს.
• ხმოვან კითხვებსა და სამუშაო მოთხოვნებს შეყვანად გარდაქმნის.
• ხმის კლონირებისთვის საცნობარო ტექსტს აგენერირებს.
• გამოიყენება ტრანსკრიბაციის შემდეგ შეჯამების, კლასიფიკაციისა და ძიების პროცესებისთვის.

ტრანსკრიბციის შედეგის CIP-ში გადაცემისას პროცესი გრძელდება შინაარსის შეჯამებით, მოთხოვნების კლასიფიკაციითა და სამუშაოსთვის განკუთვნილი მონახაზის შექმნით. დამუშავებული შედეგის cosa-a-ს ან cosa-b-ს საშუალებით სინთეზირებისას მიიღება სამუშაო სერვისი, რომელსაც როგორც ხმოვანი შეყვანა, ისე ხმოვანი გამომავალი აქვს.

Cova

cova-1 არის LLM-ზე დაფუძნებული, ხედვის OCR-ისთვის განკუთვნილი სპეციალიზებული მოდელი. ის დოკუმენტებიდან და სურათებიდან ტექსტს ამოიცნობს, ამოაქვს განლაგება და ცხრილების სტრუქტურა და ვიზუალური ელემენტების მოკლე აღწერას იძლევა.

ის ადამიანების მიერ წაკითხვად დოკუმენტებს აგენტებისა და სამუშაო სისტემებისთვის გამოსადეგ ფორმატად გარდაქმნის. ძირითადი ტექსტი და ცხრილები სტრუქტურირებულ შინაარსად ამოაქვს, ხოლო დოკუმენტში ჩართულ სურათებს მოკლე აღწერით გადასცემს, რის შედეგადაც შემდგომ აგენტს დოკუმენტის შინაარსისა და ვიზუალური კონტექსტის ერთობლივად აღქმა შეუძლია. თუ სამუშაო პროცესს ისე ააწყობთ, რომ მასალას ჯერ ამოღებული ტექსტისა და აღწერების საშუალებით გაეცნოთ და მხოლოდ დეტალური შემოწმებისთვის საჭირო ორიგინალები განიხილოთ, შეამცირებთ ორიგინალი სურათების განმეორებით შეყვანას და დაზოგავთ კონტექსტის ტოკენებს.

• დოკუმენტების ციფრულიზაცია: ქაღალდის დოკუმენტებსა და სკანირებულ მასალებს ტექსტზე დაფუძნებულ მასალებად გარდაქმნის.
• სამუშაო დოკუმენტების მიღება: განაცხადებიდან, დამადასტურებელი დოკუმენტებიდან და ანგარიშებიდან შინაარსს ამოიღებს.
• ცხრილის მონაცემთა დამუშავება: დოკუმენტებში მოცემულ ცხრილებს შემდგომი მონაცემთა დამუშავებისთვის იყენებს.
• ცოდნის ძიების წინასწარი დამუშავება: დოკუმენტების გამოსახულებებსა და ვიზუალურ მასალებს საძიებლად ვარგის ტექსტად და სტრუქტურად გარდაქმნის.
• დოკუმენტების განხილვის ავტომატიზაცია: ამოღებულ შედეგებს CIP-ს გადასცემს პუნქტების შემოწმების, შეჯამებისა და მასალებს შორის შედარების შესასრულებლად.
• აგენტისთვის შეყვანის ოპტიმიზაცია: გრძელი დოკუმენტების ძირითად ტექსტს, ცხრილებსა და გამოსახულებების აღწერებს აწყობს და მხოლოდ საჭირო ინფორმაციას გადასცემს.

მაგალითად, ანგარიშის ძირითად ტექსტსა და ცხრილებს ამოიღებს, ხოლო ჩასმულ გრაფიკს აღწერს, როგორც გრაფიკს, რომელიც კვარტლების მიხედვით გაყიდვების ტენდენციას აჩვენებს. აგენტი ამ აღწერით გრაფიკის არსებობასა და დანიშნულებას ადგენს, ხოლო ზუსტი მნიშვნელობების ან ტენდენციის საჭიროების შემთხვევაში შესაბამის ორიგინალს დამატებით ამოწმებს.

პროდუქტების დაკავშირება

პროდუქტების დაკავშირების შემთხვევაში შესაძლებელია შემდეგი ნაკადის 구성ება.

• დოკუმენტებზე დაფუძნებული სამუშაო: Cova ამოიღებს ძირითად ტექსტს, ცხრილებსა და გამოსახულებების აღწერებს, CIP შერჩევითად ამოწმებს საჭირო ორიგინალებს და ასრულებს ანალიზსა და სამუშაოს დამუშავებას, ხოლო Cosa შედეგებს ხმით გადასცემს.
• ხმაზე დაფუძნებული სამუშაო: Cosa ASR ხმოვან მოთხოვნას ტექსტად გარდაქმნის, ხოლო cosa-a ან cosa-b კითხულობს CIP-ის მიერ დამუშავებულ პასუხს.
• ადგილზე ავტომატიზაცია: cip-5.5-sm ახარისხებს ადგილზე მიღებულ მონაცემებს და ასრულებს ლოკალურ სამუშაოს, ხოლო დამატებითი ერთიანი ანალიზისთვის საჭირო მასალებს cip-5.5-im-ს ან cip-5.5-mm-ს გადასცემს.

გეითვეიზე დაშვებული გამოძახებები

გეითვეის გეგმები თითოეული მოდელისთვის დაშვებულ გამოძახებებს განსაზღვრავს. ქვემოთ მოცემულ ცხრილში ნაჩვენებია LLM_FREE, TTS_FREE და STT_FREE გეგმებით გახსნილი შესაძლებლობები; ეს გეგმები განაცხადის გარეშე ავტომატურად გამოიყენება. სხვა გზებით გახსნილი მოდელები არ არის შეტანილი.

cip-5.5-sm და cova-1 ამ გეგმის ცხრილში არ არის. ცხრილში მოცემული cip-5.5-im-chat, cip-5.5-mm-h, cosa-tts, ivy-4-embedding, ivy-4-embedding-mm და ivy-4-mm არის მოდელის ID-ები, რომლებიც ზემოთ მოცემულ პროდუქტების აღწერაში არ შედის. ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ რომელ გზას შეესაბამება გამოძახების გასაღები, მოცემულია დოკუმენტში „API-ის გამოძახება“.