Hành động AI tùy chỉnh

Tổng quan

Tác vụ AI tùy chỉnh biến lời nhắc thành một công cụ nhỏ mà bạn có thể chạy đi chạy lại.

Ý tưởng cốt lõi là đơn giản. Sau khi bạn chọn văn bản, Read Frog sẽ gửi văn bản đó tới AI với thiết lập cố định.

Mỗi hành động có:

• nhà cung cấp LLM
• lời nhắc
• trường đầu ra

Điều này khác với hộp trò chuyện thông thường. Kết quả ổn định hơn. Nó hoạt động tốt cho các tác vụ đọc lặp đi lặp lại, chẳng hạn như tra cứu từ điển, giải thích, viết lại và tóm tắt.

Hành động AI tích hợp

Phiên bản hiện tại bao gồm ba mẫu:

• Từ điển: tra cứu một từ và trả về thuật ngữ, ngữ âm, một phần của lời nói, định nghĩa, văn bản đoạn văn, dịch đoạn văn và độ khó CEFR
• Cải thiện khả năng viết: phân tích vấn đề viết và trả lại phiên bản cải tiến
• Trống: bắt đầu lại từ đầu

Ghi chú:

• Trang Hành động AI tùy chỉnh đã bao gồm hành động Từ điển mặc định. Bạn có thể nghiên cứu nó để tìm hiểu cách thiết kế các lời nhắc và trường đầu ra.
• Nếu bạn muốn có người trợ giúp viết, hãy nhấp vào Thêm hành động AI và chọn Cải thiện khả năng viết.

Học từ từ điển tích hợp

Nếu đây là lần đầu tiên bạn sử dụng tính năng này, hãy bắt đầu với từ điển tích hợp sẵn.

1. Thiết lập và kích hoạt nhà cung cấp LLM cho các tác vụ đọc.
2. Mở Hành động AI tùy chỉnh và đảm bảo Từ điển được bật.
3. Nếu nhà cung cấp của nó không có sẵn, hãy chuyển nó sang nhà cung cấp LLM được kích hoạt.
4. Quay lại bất kỳ trang web nào và chọn một từ hoặc một cụm từ ngắn.
5. Nhấp vào biểu tượng từ điển trên thanh công cụ lựa chọn.

Bạn sẽ thấy kết quả có cấu trúc như sau:

- Term
- Phonetic
- Part of Speech
- Definition
- Paragraphs
- Paragraphs Translation
- Difficulty

Tùy chỉnh hành động AI của riêng bạn

1. Mở cài đặt Read Frog.
2. Đi tới Hành động AI tùy chỉnh.
3. Nhấp vào Thêm hành động AI.
4. Chọn một mẫu: Từ điển, Cải thiện khả năng viết hoặc Trống.
5. Điền vào các trường bắt buộc.
6. Giữ tác vụ được kích hoạt để nó xuất hiện trên thanh công cụ lựa chọn.

Trình chỉnh sửa hỗ trợ các trường này:

• Tên: tên hành động
• Biểu tượng: bạn có thể tìm kiếm biểu tượng trên icon-sets.iconify.design và sao chép tên biểu tượng
• Nhà cung cấp: chọn nhà cung cấp LLM hỗ trợ đầu ra có cấu trúc
• Lời nhắc hệ thống: xác định vai trò, mục tiêu, quy tắc và ví dụ
• Nhắc nhở: xác định định dạng đầu vào và giải thích những gì mô hình nhận được
• Lược đồ đầu ra: xác định các trường có cấu trúc trong kết quả

Mã thông báo nhắc nhở

Cả lời nhắc hệ thống và lời nhắc chính đều hỗ trợ các mã thông báo này:

• {{selection}}: văn bản đã chọn
• {{paragraphs}}: các đoạn văn xung quanh vùng chọn, nối bằng dòng trống, tối đa 2000 ký tự
• {{targetLanguage}}: ngôn ngữ đích của người dùng
• {{webTitle}}: tiêu đề trang

Lược đồ đầu ra hoạt động như thế nào

Mỗi trường đầu ra bao gồm:

• Tên trường
• Loại trường: string hoặc number
• Mô tả trường
• Bật tính năng nói: bảng điều khiển hiển thị nút nói và người dùng có thể đọc to trường này

Ghi chú:

• Tính năng nói phụ thuộc vào tính năng Chuyển văn bản thành giọng nói.
• Đảm bảo ngôn ngữ giọng nói là chính xác, nếu không quá trình phát lại có thể không thành công.

Lược đồ đầu ra có hai công việc:

1. Nó cho mô hình biết trường nào phải được trả về.
2. Nó cho Read Frog biết cách hiển thị kết quả.

Mô tả trường cũng rất quan trọng. Nó không chỉ là một lưu ý cho con người. Nó cũng được chuyển vào các quy tắc đầu ra có cấu trúc. Bạn có thể sử dụng nó để xác định ngôn ngữ, độ dài, định dạng và các ràng buộc khác.

Lưu kết quả vào Notebase

Khi đã đăng nhập, bạn có thể dùng phần Notebase Kết nối khi chỉnh sửa hành động AI.

Để kiểm tra phiên bản đầy đủ, thiết lập Notebase, ánh xạ trường và quy trình thử nghiệm, hãy xem Notebase Guide.

Tại đây bạn có thể:

1. chọn một sổ ghi chú
2. ánh xạ các trường hành động AI tới các trường notebase
3. lưu kết quả có cấu trúc từ bảng lựa chọn

Điều này rất hữu ích nếu bạn muốn biến kết quả từ điển thành danh sách từ vựng của riêng mình.

Trong tương lai, những từ đã lưu này sẽ hỗ trợ đánh giá bằng thuật toán FSRS.

Build One: Đọc tóm tắt hành động

Nếu bạn muốn xây dựng hành động tùy chỉnh đầu tiên của mình, hãy bắt đầu với Blank và tạo công cụ đọc tóm tắt.

Lời nhắc hệ thống

You are a summary assistant for learners and researchers.

## Goal

Read the given article content and produce a clear and accurate summary that matches the required output object.

## Rules
1. Only use information from the given content. Do not add new facts.
2. Focus on the main topic, the core summary, the key points, and important details.
3. Stay faithful to the original meaning.
4. Use clear and simple language that is good for reading and review.
5. Do not rewrite the full text line by line. Extract information instead.
6. Keep important technical or academic terms when needed.
7. Important details should help the reader understand the text better.
8. If a field cannot be determined from the text, return an empty string.
9. Use {{targetLanguage}} for every field except original source content.
10. Keep the output tightly related to the input text.

## Examples

### Example 1

Input:
Selection: hybrid models
Paragraphs: Remote work has changed how companies operate. It gives employees more flexibility, reduces commuting time, and can improve work-life balance. However, it also creates challenges in communication, team cohesion, and performance management. Many companies are now trying hybrid models to balance flexibility and collaboration.
Target language: English

Output:
- Topic: The impact of remote work on companies and employees
- Summary: The text explains that remote work brings flexibility and efficiency benefits, but it also creates problems in communication, team cohesion, and performance management, so many companies now use hybrid work as a practical balance.
- Key Points:
1. Remote work gives employees more flexibility.\r\n
2. Remote work reduces commuting time.\r\n
3. Remote work can improve work-life balance.\r\n
4. Remote work can cause communication and teamwork problems.\r\n
5. Hybrid work is a common way to balance flexibility and collaboration.\r\n
- Details:
1. The text covers both employee benefits and management challenges.\r\n
2. The main problems are communication, team cohesion, and performance management.\r\n
3. Hybrid work is presented as a practical solution, not just a theory.\r\n

### Example 2

Input:
Selection: 誤分類が依然として多かった
Paragraphs: この論文では、画像認識における小規模データ問題を解決するために、事前学習済みモデルの転移学習を活用した。実験の結果、少量データ環境でも高い精度が得られたが、特定のカテゴリでは誤分類が依然として多かった。今後はデータ拡張とモデル軽量化が課題である。
Target language: English

Output:
- Topic: The effect of transfer learning on small-scale image recognition
- Summary: The text explains that transfer learning with a pre-trained model helps improve image recognition in small-data settings, but some categories still have many misclassifications, so data augmentation and model compression remain important future tasks.
- Key Points:
1. The study aims to solve the small-data problem in image recognition.\r\n
2. It uses transfer learning with a pre-trained model.\r\n
3. The results show high accuracy even with limited data.\r\n
4. Some categories still have clear misclassification problems.\r\n
5. Future work includes data augmentation and model compression.\r\n
- Details:
1. The method is effective specifically in low-data settings.\r\n
2. The results are not equally stable across all categories.\r\n
3. The text clearly gives future improvement directions instead of only reporting results.\r\n

Lời nhắc

Selection: {{selection}}

Paragraphs: {{paragraphs}}

Target language: {{targetLanguage}}

Lược đồ đầu ra

Điều này cung cấp cho bạn một công cụ trợ giúp đọc có thể tái sử dụng cho các bài viết, tài liệu và hướng dẫn.

Lời khuyên thiết thực

• Bắt đầu với ít trường hơn. Ít trường hơn thường có nghĩa là kết quả ổn định hơn.
• Sử dụng Lời nhắc hệ thống để hướng dẫn mô hình và đưa ra ví dụ.
• Sử dụng Prompt để xác định định dạng đầu vào hiện tại.
• Nếu kết quả không ổn định, trước tiên hãy xóa các trường và đơn giản hóa các quy tắc.
• Để sử dụng từ điển, hãy chọn một từ hoặc một cụm từ ngắn, không phải một câu đầy đủ.

Khắc phục sự cố

Hành động AI tồn tại nhưng không chạy

Trước tiên, hãy kiểm tra xem nhà cung cấp cho hành động này có được bật hay không và liệu mô hình có hỗ trợ đầu ra có cấu trúc hay không.

Tôi không thấy nút Lưu vào Notebase

Hãy đảm bảo bạn đã đăng nhập cùng một tài khoản trên readfrog.app, tiện ích mở rộng đã được cập nhật và hành động AI có Notebase Kết nối hợp lệ.