Lokalna sztuczna inteligencja z pamięcią - bez chmury, bez subskrypcji, bez przekierowań
W poprzednie artykuły Wyjaśniłem, jak skonfigurować Ollama na Macu install. Jeśli wykonałeś już ten krok, masz teraz potężny lokalny model językowy - taki jak Mistral, LLaMA3 lub inny kompatybilny model, do którego można się odwołać za pośrednictwem interfejsu API REST.
Model „wie“ jednak tylko to, co znajduje się w bieżącej podpowiedzi. Nie pamięta poprzednich rozmów. Brakuje tylko pamięci.
FileMaker to system bazodanowy, który dzięki elastycznym interfejsom można bardzo dobrze dostosować do indywidualnych wymagań firmy. Bazy danych mogą być importowane z niemal każdej innej bazy danych oraz z aplikacji pakietu Office, takich jak Microsoft Excel, Word czy Apple Numbers. Bazy danych FileMaker mogą być uruchamiane na komputerach z systemem Windows lub Mac OS X, iPadzie, iPhonie i iPodzie touch, co czyni je idealnymi do mobilnego przechwytywania danych. Ten artykuł wyjaśnia, jak działa nowy projekt rozwoju bazy danych FileMaker, jakie wymagania należy spełnić i co można zrobić samodzielnie, aby przygotować projekt rozwoju.
W kolejnej prezentacji na konferencji FileMaker 2012 pokazałem, w jaki sposób można zoptymalizować układ ekranu i nawigację w rozwiązaniu FileMaker. Po pierwsze, przedstawiłem przegląd metod i technologii, które można wykorzystać do realizacji nawigacji wspieranej przez bazę danych w FileMaker. W krótkiej wycieczce do badań GUI pokazałem, jak powinien wyglądać graficzny interfejs użytkownika i jak powinien być skonstruowany zgodnie z aktualnym stanem wiedzy naukowej. Wreszcie, na praktycznym przykładzie, pokażę, w jaki sposób nawigacja obsługiwana przez bazę danych może być zaimplementowana w rozwiązaniu FileMaker z czystymi zasobami pokładowymi bez wtyczek.