자비스

Jarvis(매우 지능적인 시스템을 실행하는 Joplin Assistant)는 온라인 및 오프라인 LLM(예: OpenAI의 ChatGPT 또는 GPT-4, Hugging Face, Gemini, Universal Sentence Encoder)을 기반으로 하는 Joplin용 AI 메모 작성 도우미입니다. 채팅(프롬프트 템플릿 포함), 개인 메모를 채팅의 추가 컨텍스트로 사용, 메모에 자동으로 주석 달기, 의미 검색 수행, 과학 문헌의 자동 리뷰 컴파일 등을 수행할 수 있습니다.

커뮤니티 토론: https://discourse.joplinapp.org/t/28316

용법

채팅:
- 새 메모를 시작하거나 저장된 메모에서 기존 대화를 계속하세요. 프롬프트 뒤에 커서를 놓고 Chat with Jarvis 명령을 실행합니다(도구 모음 또는 도구/Jarvis 메뉴에서). 명령을 실행할 때마다 Jarvis는 현재 커서 위치의 메모에 응답을 추가합니다(두 사람이 만든 이전 콘텐츠를 고려).
메모와 채팅:
- 메모를 기반으로 대화에 추가 컨텍스트를 추가하려면 위 단계를 반복하되 대신 도구/Jarvis 메뉴에서 Chat with your notes 명령을 선택하세요. 일반적인 대화 프롬프트/컨텍스트 외에도 메모에서 관련 짧은 발췌문이 채팅 모델로 전송됩니다. 이 기능에서 특정 메모를 제외하려면 제외하려는 메모에 #exclude.from.jarvis 태그를 추가하세요. 동일한 노트에 일반 채팅과 노트 기반 채팅을 결합할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 가이드를 참조하세요.
관련 참고 사항/의미 검색:
- 현재 열려 있는 노트, 선택한 텍스트 또는 검색어와의 의미적 유사성을 기준으로 노트를 찾습니다. 기본적으로 이 작업은 메모 내용을 원격 서버로 보내지 않고 로컬(오프라인)로 수행됩니다(온라인 모델 선택 가능). 메모는 전용 패널에 표시됩니다. 선택한 텍스트를 기반으로 의미 검색을 실행하려면 Find related notes 도구 모음 버튼 또는 상황에 맞는 메뉴 옵션을 클릭하세요. 패널의 검색 상자에 쿼리를 작성할 수도 있습니다.
메모에 주석을 답니다.
- Annotate note with Jarvis 명령을 실행하여 노트에 제목, 요약, 링크 및/또는 태그 등의 주석을 추가합니다. 자세한 내용은 이 가이드를 참조하세요.
문헌 검토:
- Research with Jarvis 명령을 실행하고, 관심 있는 내용을 작성하고, 선택적으로 검색 매개변수를 조정하세요. 모든 출력이 노트에 나타날 때까지 2~3분 정도 기다립니다(인터넷 트래픽에 따라 다름). Jarvis는 웹에서 새로운 정보를 찾으면 콘텐츠를 업데이트합니다(Semantic Scholar, Crossref, Elsevier, Springer 및 Wikipedia 데이터베이스 사용). 최종적으로 제목, 프롬프트, 연구 질문, 쿼리, 참조, 검토 및 후속 질문 섹션이 포함된 보고서를 받게 됩니다. 자세한 내용은 이 게시물을 참조하세요.
무엇이든 자동 완성:
- Auto-complete with Jarvis 편집기의 현재 커서 위치에 있는 텍스트를 확장하려고 시도합니다.
텍스트 생성:
- Ask Jarvis 명령을 실행하고 팝업 창에 쿼리를 작성하거나 명령을 실행하기 전에 편집기에서 프롬프트 텍스트를 선택하십시오. 드롭다운 목록에서 사전 정의된(또는 사용자 정의된) 프롬프트 템플릿을 사용하여 쿼리를 향상할 수도 있습니다.
텍스트 편집:
- 편집할 텍스트를 선택하고 Edit selection with Jarvis 명령을 실행한 후 팝업 창에 지침을 작성합니다.

설치

Joplin의 플러그인 마켓플레이스에서 Jarvis를 설치하거나 github에서 다운로드하세요.
Jarvis와 채팅하기 위한 모델과 노트를 색인화하기 위한 모델을 선택하세요. Jarvis를 연결하기 위해 선택한 모델에 따라 OpenAI, Google AI, Hugging Face 또는 기타 지원되는 서비스에 대한 플러그인 설정에서 API 키를 설정해야 할 수도 있습니다.
채팅 일관성을 향상하려면 특히 메모로 채팅할 때 설정에서 Memory tokens 늘리는 것이 도움이 될 수 있습니다.
문헌 검토의 경우 추가 강력한 검색 엔진 및 논문 저장소로 Scopus/Elsevier용 무료 API 키를 선택적으로 추가하고 또 다른 논문 저장소로 Springer를 추가할 수 있습니다. Scopus와 Semantic Scholar는 각각 장단점이 있으므로 모두 사용해 보는 것이 좋습니다.

부인 성명

이 플러그인은 귀하가 선택한 모델(온라인 모델이든 오프라인 모델이든 해당 모델에만)로 쿼리를 보냅니다. 자세한 내용은 아래 표를 참조하세요.
- 연구 쿼리는 선택한 문헌 검색 엔진(Semantic Scholar/Scopus)에도 전송됩니다.
이 플러그인은 이를 위해 귀하의 OpenAI, Google AI 또는 Hugging Face API 키를 사용할 수 있습니다(그리고 이 유일한 목적으로 사용할 수도 있습니다).
이 플러그인을 사용하면 해당 서비스로부터 요금이 부과될 수 있습니다(유료 사용자인 경우).
따라서 정기적으로 사용 통계를 확인하는 것이 좋습니다.
또한 가끔 API 키를 교체하는 것이 좋습니다.
개발자는 위의 서비스와 관련이 없습니다.

다음 표는 각 명령을 실행할 때 선택한 채팅/메모 모델로 전송되는 내용을 보여줍니다.

명령	사용자 프롬프트	현재 메모	기타 참고사항 발췌	모든 메모	웹 기사	모델
자비스에게 물어보세요	엑스					채팅
채팅	엑스	엑스				채팅
메모로 채팅	엑스	엑스	엑스			채팅, 메모
연구	엑스				엑스	채팅
편집하다	엑스					채팅
자동완성		엑스				채팅
메모에 주석 달기		엑스	엑스			채팅, 메모
관련 노트 찾기		엑스				메모
노트 DB 업데이트				엑스		메모