好的表情搜索不需要 Jev
<p><em>本帖的网页版中有一个互动表情符号搜索演示。</em></p><p>发生了很多最近很热烈,而且是有原因的。它对大多数开发者来说很新颖,价格非常便宜,而且有很多很酷的应用场景。</p><p>我看到的问题是很多人把Jev看作锤子,而且很多<em>分类</em>任务就像钉子一样。当你需要一些大型语言模型(LLM)推理时,你应该用Jev。</p><p>例如,看看这条推文:</p><p></p><p>说清楚点,我并不打算针对格格利或利纳尔。但我认为这两人都犯了错。</p><p>两年前,我做了语义表情符号搜索,但没有大语言模型,只有嵌入。它比Jev更快、更便宜,有时甚至更好(孩子们都说“帕累托莫格”)。</p><p>现在,说说搭建数据库和嵌入模型或嵌入提供商比单纯用Jev要麻烦得多。两年前我宁愿用Jev,也不用Opus 3/GPT-4-turbo抓取Vercel所有的Slack表情符号,让它正常工作。</p><p>但这已经不是两年前了,现在的模型完全有能力自动完成工作。</p><p>关于刮除Slack表情的顺便一提</p><p>我没有使用Slack所需的管理员权限.不过,通常所有正式Slack成员都可以访问“自定义表情符号”页面。所以我让一个LLM写了脚本,粘贴到开发工具里,让我爬取网页并下载表情符号到我的笔记本。<br><br>效果非常好。</p><p>在我写这篇文章和跑完一些差事(~一个小时)期间,Claude 已经在 Jev 和各种嵌入模型之间建立了基准测试.</p><p>Jev的质量略好一些,但成本高出10…</p>
