Редактирование диктовки с ИИ: настройка и проверка
Что такое ИИ-обработка текста?
Это руководство описывает редактирование диктовки в настольном приложении OpenTypeless. Языковая модель может изменить пунктуацию, предложения и оформление, но также ошибиться в именах, числах или условиях. Перед использованием сверяйте черновик с исходным высказыванием.
Как работает конвейер
Сначала выбранный маршрут STT получает расшифровку. Если включён AI Polish и доступен маршрут LLM, OpenTypeless может отправить текст на редактирование. Обычная диктовка может вернуть исходный текст при отключённом редактировании; генерации и редактированию выделенного текста нужен доступный LLM. Словарь может добавить термины в запрос на редактирование, но не обучает модель распознавания речи.
Выбор LLM-провайдера
Groq
Groq: измерьте полный ответ обработки на коротких и длинных текстах.
OpenAI / Claude
OpenAI / Claude: сравните тон, сохранение фактов и терминологию на одном черновике.
DeepSeek
DeepSeek: введите актуальную ставку и оцените стоимость по месячному объёму.
Ollama
Для конфиденциальности: Ollama — Конфиденциальность зависит от обоих настроенных маршрутов. Для локального или самостоятельно размещённого STT используйте конечную точку Custom Whisper-compatible, а Ollama — только как локальный LLM для редактирования текста. Конечная точка, загрузки моделей, обновления и другие зависимости могут обращаться к сети, поэтому перед обработкой чувствительных данных проверьте настройку и фактический трафик.
Проверьте STT и LLM отдельно
- Сначала проверьте короткую запись с отключённым редактированием.
- Затем настройте маршрут LLM, включите редактирование и повторите ту же произнесённую фразу.
- Проверьте имена, числа, отрицания и условия, а также вставку и отмену в тестовом документе.
Пример проверки смысла
Пример фразы: «Номер TM-482. Возможно, выпустим версию в пятницу, если тесты пройдут; не обещай дату». Проверьте сохранность слова «возможно», условия о тестах и запрета на обещание.
Этот пример объясняет критерии проверки. Он не является записанным результатом пользователя или измеренным сравнением моделей. Для своих примеров записывайте ожидание, оставшиеся ошибки и время исправления.