Kişisel bir bilgi tabanını yönetmek, özellikle notlarınızı düzgün bir şekilde biçimlendirme ve organize etme isteğiniz olmadığında zorlu olabilir. Yapay zeka, verilerinizi sizin adınıza düzenleyip işleyerek bu süreci basitleştirmenize yardımcı olabilir, böylece size zaman ve emek tasarrufu sağlayabilir. Yapay zeka, notların bağlamını analiz edip anlayabilir, anahtar kelimeleri çıkarabilir ve ilgili bilgileri birbirine bağlayarak arama ve erişime kolaylık sağlayabilir.
1. ChatGPT ile büyük miktarda bilginin işlenmesi
Belirli bir mikroçip kullanarak bir ekranı çalıştırmak için bir aygıt yazılımı yazmam gerektiğini varsayalım. Ayrıca, bu çipin nasıl çalıştığına dair hiçbir fikrim olmadığını, ancak üreticinin programlamak için gereken tüm teknik detayların yer aldığı bir PDF dosyası sağladığını varsayalım. Bu durumda yaptığım şey, bir PDF'i okumak için ChatGPT'yi kullanmak, ihtiyacım olan tüm ilgili bilgileri çıkarmak ve ardından not alma uygulamam için bilgileri biçimlendirmesine izin vermek. Bu yöntemi etkili bir şekilde uygulayabilmek için basit üç adımlı bir yaklaşım izliyorum.
Adım 1: Dosyaları yükleyin ve ChatGPT'yi yapılandırın
ChatGPT'yi bir dosyadan notları çıkarmak için kullanırken, tüm notlarımın orijinal kaynaktan geldiğinden emin olmak için her zaman arama işlevini kapatıyorum. Daha sonra teknik konular (örneğin kılavuzlar) için Reason modunu açıyorum ve edebiyat gibi yaratıcı konular için kapatıyorum. Bu sayede çıkarılan notların doğruluğu garanti altına alınır ve gerekli bağlam korunur. ChatGPT'yi bu şekilde kullanmak bilgi çıkarımını iyileştirir ve araştırmayı kolaylaştırır.
Benim için süreç genellikle şöyle işliyor:
- Kaynak materyali indir
- Fonksiyonu kapatın Ara
- Modu etkinleştir Neden Teknik kaynak materyali için ve yaratıcı konular için devre dışı bırakılması
- Görev için en iyi AI modelini seçmek. Mantıksal konularda o3-mini modelini, yaratıcı konularda ise GPT-4o modelini kullanın.
Adım 2: İstem
ChatGPT'den alacağınız geri bildirimin kalitesi büyük ölçüde isteğinize bağlıdır. Farklı konular farklı istemler gerektirse de, ben her zaman istemin üç ana bölüme ayrıldığı bir yapıyı takip ederim: hedef, filtre ve biçim.
- Hedef: ChatGPT'ye motivasyonunuz ve başarmak istedikleriniz için net, belirli bir hedef verin.
- Filtrele: Kaynak materyalden hangi bilgiyi çıkarmak istediğinizi açıkça belirtin.
- Biçim: Not alma uygulamanıza özgü biçimlendirme kurallarını, en iyi uygulamaları ve örnekleri sağlayın.
Doğru biçimlendirmeyle ilgili bölüm genellikle uzun ve tekrar kullanılabilir olduğundan, bunu genellikle ana komut isteminden ayrı bir metin dosyasına koyarım. Bu dosya genellikle resmi biçimlendirme kurallarının ve yönergelerinin yoğunlaştırılmış bir sürümünü içerir. logseq (En sevdiğim not alma uygulaması) artı kişisel örneklerim.
Adım 3: Not alma uygulamasında notları kaydedin
ChatGPT ile hassas ve etkili komutlar kullanırsanız, notları doğrudan not alma uygulamanıza kopyalayabilirsiniz. Ancak bazı durumlarda, uygulamanızda her şeyin doğru şekilde görüntülendiğinden emin olmak için ekstra çaba sarf etmeniz gerekebilir.
Bu durumda talep ettiğiniz görseller ve grafikler doğru bir şekilde görüntülenememiştir. ChatGPT talep ettiğim görsellerin ve grafiklerin bağlantılarını doğru bir şekilde eklemesine rağmen, bunları yine de manuel olarak indirip varlıklar klasörüme yerleştirmem gerekiyordu. Daha iyi uyumluluk için Logseq veya Obsidian gibi zengin içerik görüntülemek için optimize edilmiş blog uygulamalarını kullanmanız önerilir.
ChatGPT'den görüntüleri indirdikten sonra görüntü artık çalışıyor!
Notlarım artık düzgün bir şekilde biçimlendirildi, notlarda gezinmeyi kolaylaştırmak için etiketler ve geri bağlantılarla dolduruldu, notların içine resimler yerleştirildi ve aygıt yazılımımı programlamak için ihtiyaç duyduğum bilgilere sahibim. Etiketler ve geri bağlantılar kullanmak, farklı bilgi parçalarını aramayı ve birbirine bağlamayı kolaylaştırır; bu da notlarınızın organizasyonunu ve etkinliğini artırır.
2. Perplexity ile bilgi tabanımı genişletin
Günümüzün yapay zekalı sohbet robotlarına birçok farklı şekilde ulaşılabiliyor. Bu, yapay zeka ile not almayı daha rahat hale getiriyor ve gün boyunca bilgi dağarcığımı genişletmeme olanak sağlıyor. Perplexity günlük not alma konusunda güçlü bir araçtır çünkü günlük tutma tarzımla kusursuz bir şekilde bütünleşir.
Kişisel olarak, Perplexity'yi günlük not alma asistanım olarak kullanmayı tercih ediyorum çünkü gün boyunca not alma şeklimle iyi bütünleşiyor.
Bir eklenti kullanıyorum Şaşkınlık Krom Web sayfalarında sorgulama yapmak için. Diyelim ki hidroponik hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorum. Hidroponik konusunda uzmanlaşmış bir web sitesi açıyorum (sitenin adından da anlaşılacağı gibi), ana sayfaya gidiyorum, Perplexity eklentisine tıklıyorum ve Bu Alan Araştırma odağı olarak.
Daha sonra hidroponikle ilgili herhangi bir soruyu sormaya başlayabilirim ve tüm web sitesinden filtrelenmiş yanıtlar alabilirim.
Dizüstü bilgisayarımda olmadığım zamanlarda, günlük yapay zeka asistanım olarak Perplexity mobil uygulamasını kullanmayı seviyorum. Perplexity'yi günlük yapay zeka asistanım olarak kullanmayı seviyorum çünkü kullanışlı. Not almak için tek yapmam gereken, istediğim zaman oynatma tuşuna uzun basmak ve ses fonksiyonunu kullanarak sorularımı sormak.
Bu yöntemi seviyorum çünkü gün içinde aklıma sık sık hızlı sorular geliyor ve bir yapay zeka asistanı sayesinde aktif olarak araştırma yapmadan bile not alabiliyorum.
Günün sonunda, tüm notlarımı işlemek için Perplexity web veya masaüstü uygulamasına gidiyorum.
Çünkü Perplexity tüm sorgularınızı bir bölümde tutar, KütüphaneSadece basabilirim Ctrl + bir sonra Ctrl + c Tüm notları kopyalamak için bunları girdi olarak yapıştırın, daha sonra Logseq biçimlendirme kurallarının bir metin dosyasını yükleyin (daha önce bahsettiğim) ve verileri ChatGPT'de yaptığım gibi işleyin.
Ve benzeri! Logseq'in de belirttiği gibi, gün boyunca Perplexity ile ilgili tüm sorularım geldi.
3. Logseq ve Gemini ile verileri düzenleyin, sorgulayın ve bilgi kartları oluşturun
Verileri Logseq'e aktarmak için ChatGPT ve Perplexity'yi kullandıktan sonra, not alma uygulamamdaki verileri sorgulamak ve daha fazla düzenlemek için Gemini'yi kullanıyorum. Logseq doğal olarak yapay zeka entegrasyonunu desteklemese de, uygulama içindeki farklı yapay zeka modellerine bağlanmamı ve bunları kullanarak verileri düzenlememi sağlayan bir eklenti kullanıyorum.
Kendiniz denemek için şunu yükleyin: YardımcıSeq Logseq için bir eklenti olarak. AssistSeq ayarlarını açın, API anahtarınızı girin ve işte tamam!
Ben şahsen Gemini API anahtarını (1.5 Flash) kullanıyorum çünkü bunu ücretsiz sunuyorlar. Ücretsiz Gemini API anahtarınızı almak için şu adresi ziyaret edin: Google AI Stüdyosu, Google Hesabınızla kaydolun ve ardından AssistSeq ile kullanabileceğiniz bir anahtar oluşturmak için API Oluştur'a dokunun.
Gemini'yi Logseq bilgi tabanımda kullanmayı sevdiğim birkaç yol var. Birinci yol, bilgi sorgulamaktır.
Gemini'yi kullanmamın bir diğer yolu da notlarımı düzenlemek veya düzenlemek. Aşağıdaki görselde Etiketler ve İlgili Konular bölümlerinin benzer anahtar kelimeleri paylaştığını göreceksiniz. Bunu düzeltmek için AI asistanından “İlgili Konular” bölümünden yinelenen anahtar kelimeleri kaldırmasını istedim. Daha sonra yeni biçimlendirilmiş versiyonu sayfaya eklemek için “Sayfaya Ekle”ye tıklayın.
Son olarak, bilgileri ezberlerken bilgi kartları oluşturmak için de Gemini'yi kullandım. Aşağıdaki örnekte Gemini, hidroponik bilgi birikimime dayanarak 14 öğrenme kartı üretebildi.
Ancak AssistSeq'e dosya yükleyemediğim için Logseq flashcard formatını manuel olarak girmem gerekti ve bu da birkaç ekstra adım gerektirdi. Genel olarak, bu, elle yapmaktan daha hızlı bir yöntemdi.
Yapay zekayı not alma sisteminize dahil etmenin birçok yolu olsa da, etkili bir bilgi tabanı oluşturmanın anahtarı tutarlılıktır. Ancak, sağlam bir platformla başlamanızı (benim burada yaptığım gibi) ve daha sonra zaman içinde yeni yapay zeka araçlarını denemenizi öneririm. Önemli olan tutarlı ve güvenilir bir sistem bulmaktır.
Yoruma kapalı.