Hay tantas soluciones de edición de documentos en el mercado, pero solo unas pocas son adecuadas para todos los formatos de archivo. Algunas herramientas son, por el contrario, versátiles pero difíciles de trabajar. DocHub proporciona la respuesta a estos desafíos con su editor basado en la nube. Ofrece potentes capacidades que te permiten realizar tus tareas de gestión de documentos de manera eficiente. Si necesitas incrustar rápidamente una marca en ODOC, ¡DocHub es la mejor opción para ti!
Nuestro proceso es increíblemente simple: importas tu archivo ODOC a nuestro editor → se transforma automáticamente en un formato editable → realizas todos los ajustes esenciales y lo actualizas profesionalmente. Solo necesitas un par de momentos para completar tu trabajo.
Una vez que se apliquen todos los cambios, puedes convertir tu documentación en una plantilla multiusos. Solo necesitas ir al Menú del lado izquierdo de nuestro editor y hacer clic en Acciones → Convertir en Plantilla. Encontrarás tu documentación almacenada en una carpeta separada en tu Tablero, ahorrándote tiempo la próxima vez que necesites la misma plantilla. ¡Prueba DocHub hoy!
Supabase me contrató para construir ClippyGPT, su búsqueda de documentos de próxima generación donde podemos preguntarle a nuestro viejo amigo Clippy cualquier cosa que queramos sobre Supabase y él lo responderá. Para aquellos que no han oído, OpenAI lanzó ChatGPT, un modelo de lenguaje grande increíblemente capaz que tiene como objetivo cambiar la forma en que interactuamos con las computadoras usando lenguaje natural. Pero para mí, estoy menos interesado en ChatGPT por sí solo y más interesado en cómo podemos usar esa tecnología en nuestras propias aplicaciones personalizadas. Este video va a ser todo sobre esto. Nos sumergiremos en un nuevo campo llamado Ingeniería de Prompts y mejores prácticas cuando se trata de construir prompts personalizados. Hablaremos sobre el desafío número uno que enfrentan las personas cuando diseñan prompts personalizados, además de una serie de otros desafíos que enfrentamos cuando lo usamos en el mundo real. Tales como: ¿Cómo alimentamos a GPT-3 con una base de conocimientos personalizada en la que no fue entrenado? ¿Cómo superamos los límites? ¿Cómo evitas que GPT-3 invente respuestas incorrectas?
