OdinRunes
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Odin Runesのさまざまなユースケースと機能をすばやく覗くには、Odin Runes Wikiをお気軽にご覧ください。ウィキには、オーディンルーンのユニークな機能と機能を紹介する多くの短いGIFデモが含まれています。 Odin Runesの最新の進歩と可能性についてお知らせし続けるために、新しいコンテンツで定期的に更新されます。
魅力的なデモで、Odinrunesの動作の力を体験してください。下の[再生]ボタンをクリックして、GPTSによって駆動されるこの便利なJavaツールが生産性を高め、貴重な時間を節約する方法を目撃します。最新のデモと短いデモについては、以下のデモビデオには最新の更新と追加機能が含まれていないため、上記のWikiを確認してください。
Odin Runesは、GPTモデルとの相互作用を強化するさまざまな強力な機能を提供します。
Odin Runesは、従来のGPTクライアントよりもいくつかの利点を提供します。
ベンダーのロックインを避ける：マルチクラウドアプローチを採用することにより、Odin Runesはベンダーロックインからあなたを解放します。単一のGPTプロバイダーに制約されなくなり、特定のアプリケーションに最適なパフォーマンス、費用対効果、または機能を提供するプロバイダーを自由に選択できるようになります。この柔軟性により、変化する要件に適応し、さまざまなGPTプロバイダーの進歩を活用できます。 Odin Runesは現在、OpenaiのGPT-3.5-Turbo、GoogleのGemini-Pro、GCPのVertexaiを介してチャットバイソンを含むいくつかのGPTプロバイダーと統合しています。追加のGPTプロバイダーとの将来の統合にご期待ください。さらに、Odin Runesは、WellsofWisdomインターフェイスを実装することにより、独自のGPTプロバイダーを統合する柔軟性を提供します。これにより、プラットフォームの機能を拡張し、好みのGPTプロバイダーをシームレスに組み込むことができます。独自のプロバイダーを統合する方法の詳細については、提供されたデモをご覧ください。
強化されたユーザーエクスペリエンス：Odin Runesを介してGPTモデルをお気に入りのテキストエディターとシームレスに統合することにより、多くの利点を解除できます。信頼できるテキストエディターの広範な機能を活用して、GPTモデルとのやり取りをより多用途で効率的にする力があります。 GPTモデルと会話しながら、構文の強調表示、コード折りたたみ、検索とレプレースの機能などの強力なテキスト編集機能を利用できることを想像してください。この統合により、テキストエディターの馴染みのある環境内でGPTモデルの最大限の可能性を活用できます。さらに、チャットセッションはファイルシステムにファイルとして保存されるため、GREPなどの既存のオペレーティングシステム機能を利用して、GPTモデルとの過去の会話を簡単に検索および管理できます。
改善されたコンテキスト理解：Odin Runesを使用すると、クリップボード、OCRベースの画面領域キャプチャ、OCRベースのスクロール可能な領域キャプチャ、ファイルから動的には、さまざまなソースを介してGPTモデルにコンテキストを提供できます。関連情報で会話を豊かにすることにより、GPTモデルはコンテキストをよりよく理解し、より正確で意味のある応答につながります。このコンテキスト理解により、ドキュメントの要約、コンテンツ生成などのアプリケーションが可能になります。
楽なコンテキストとチャット管理：Odin Runesを使用すると、コンテキストとチャットの管理がシームレスになります。コンテキストを独立して保存およびロードすることができ、複数の会話で以前に保存されたコンテキストの再利用を促進できます。さらに、チャットを独立して保存して読み込むことで、会話に対する柔軟性と制御が高まります。この楽なコンテキストとチャット管理により、ワークフローが合理化され、GPTモデルとの効率的な相互作用が可能になります。
新しいモデルとの簡単な統合：Odin Runesのモジュラー設計は、新しいGPTモデルとプロバイダーを統合するための強固な基盤を提供します。既存のコードベースを拡張し、カスタムGPTインターフェイスを実装することにより、新しいモデルのサポートを追加することが容易になります。 GPTモデルのランドスケープが進化するにつれて、アプリケーション全体を作り直す必要なく、新しいモデルを簡単に統合および実験することができます。
オープンソースLLMSの柔軟性：Odin Runesを使用すると、Eollamaを活用して複数のオープンソースLLMをローカルで実行できるようになりました。 OllamaをOdin Runesに統合することにより、Ollamaリポジトリで利用可能な多様なオープンソースLLMを利用して、言語モデルモデルのオプションを拡大できます。
Odin Runesをインストールしてセットアップするには、次の手順に従ってください。
リポジトリをローカルマシンにクローンします。
git clone https://github.com/leonid20000/OdinRunes.git
プロジェクトディレクトリに移動します。
cd OdinRunes
Mavenを使用してプロジェクトを構築します。
mvn clean install
必要な依存関係がインストールされ、プロジェクトに追加されていることを確認してください。 pom.xmlファイルに依存関係のリストを見つけることができます。 （Mavenはこれを手伝っています）
必要な環境変数を設定します。
GCLOUD_VERTEX_AI_ACCESS_TOKEN ：この環境変数をGoogle Cloud Vertex AIのアクセストークンに設定します。頂点AI APIにリクエストを認証するには、必要です。 （ GoogleのGPT APIの使用に必要です。 ）
OPENAI_API_KEY_ODIN_FIRST ：この環境変数をOpenaiのAPIキーに設定します。 （ OpenaiのGPT APIの使用に必要です。 ）
TESSDATA_PREFIX ：この環境変数をTesseractのtessdataフォルダーが配置されているパスに設定します。 TesseractがOCRに必要な言語データを見つけることが必要です。
VERTEXAI_API_ENDPOINT ：この環境変数をGoogle Cloud Vertex AIのAPIエンドポイントに設定します。 APIリクエストを作成するためのVertex AIサービスの場所を指定します。 （ GoogleのGPT APIの使用に必要です。 ）
VERTEXAI_PROJECT_ID ：Google CloudプロジェクトのプロジェクトIDにこの環境変数を設定します。 Vertex AIサービスにAPIリクエストを行う必要があります。 （ GoogleのGPT APIの使用に必要です。 ）
インストールとセットアップが完了したら、Odin Runesを実行できます。 JARファイルtarget/OdinRunes-1.5-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jarまたは代わりに次のコマンドを使用してダブルクリックすることにより、Odinルーンを実行できます。
java -jar target/OdinRunes-1.5-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
これにより、Odin Runesアプリケーションが開始されます。
おめでとう！ Odin Runesを正常にインストールしてセットアップしました。 Odin Runesを使用してGPTモデルと対話する方法については、readme.mdファイルの使用セクションを参照してください。
Odin Runesの機能を活用するには、必要な依存関係をセットアップする必要があります（Mavenはほとんどの部品を支援します）。
Odin Runesを使用してGPTモデルと対話するのは簡単です。使用法は、さまざまなシナリオに分類できます。
目的のGPTモデルでのチャットセッションの前またはチャットセッション中に、さまざまなソースから関連するコンテキストをキャプチャして追加できます。 Odin Runesは、次のコンテキストキャプチャオプションを提供します（その他のオプションをお楽しみに）：
[クリップボードからコンテキストを追加]ボタンをクリックして、クリップボードからテキストをキャプチャします。キャプチャされたテキストは、設定パネルの「コンテキスト」セクションに表示されます。
OCRを使用して画面上の特定の領域からテキストをキャプチャするには、[regionshotからコンテキストを追加]ボタンをクリックします。これにより、画面の特定の領域から正確なコンテキストを提供できます。
[Scrollshotからコンテキストを追加]ボタンをクリックして、OCRを使用して画面上のスクロール可能な領域からテキストをキャプチャします。これにより、スクロール可能な領域内に表示可能なコンテンツ全体がキャプチャされ、どこからでもコンテキストをキャプチャできるようになります。
[ファイルからコンテキストの追加]ボタンをクリックして、ファイルからコンテキストを動的に追加します。その後、ファイルに加えられた変更は、コンテキストに自動的に反映されます。現在、プレーンテキストファイルのみがサポートされていることに注意してください。 PDFやWord Documentsなどの他のファイル形式のサポートが開発中ですので、これらのファイルタイプに関する最新情報をお楽しみに。
Odin Runesを使用する場合、ニーズに最適なGPTプロバイダーを選択できる柔軟性があります。
Odin Runesは現在、OpenaiのGPT-3.5-Turbo、GoogleのGemini-Pro、GCPのVertex AI、Ollamaを介したチャットバイソンなど、いくつかのGPTプロバイダーと統合しています。 Ollamaは、https://github.com/ollama/ollamaで入手できるオープンソースツールで、複数のオープンソースLLM（言語モデル）のローカル実行を促進します。
GPTプロバイダーを選択するには、Odin Runesの設定パネルに移動し、必要なパラメーターを提供してプロバイダーを構成します。
チャットセッションを開始するには、「チャット」ボタンをクリックして、お気に入りのテキストエディターを開きます。これで、GPTモデルとの会話を開始できます。
テキストエディターを使用してチャットにプロンプトを追加できます。目的のプロンプトと質問を入力してから、Odin Runesの「チャット」ボタンをもう一度クリックしてプロンプトを処理します。 GPTモデルの応答は、チャット履歴にリアルタイムで追加されます（そのため、お気に入りのエディターを使用してチャット履歴をテールして結果をリアルタイムで確認できます）。
設定パネルの[コンテキストを保存]ボタンを使用して、現在のコンテキストをファイルに保存します。これにより、さまざまな会話でコンテキストを再利用できます。
必要に応じて、設定パネルの[ロードコンテキスト]ボタンを使用して、以前に保存されたコンテキストをロードします。これにより、さまざまなチャットセッションで、さまざまな事前にキャプチャされたコンテキストのアクティブな使用が容易になります。
このプロジェクトは、MITライセンスの下でライセンスされています。
あなたの理解を高め、Odinルーンの使用を最適化するには、次のリソースを参照することを検討してください。
Odin Runesは、コミュニティの力を採用する週末のプロジェクトである愛のオープンソースの労働です。それに星を与えることを考えてみてください。、もしあなたがそれがそれに値すると思うなら。あなたのスターは、このプロジェクトの背後にある集合的な努力を認めるのに役立ち、さらなる改善を動機付けます。
オープンソースコミュニティに参加してくれてありがとう！ ？
