ThoughtDAG एक ओपन-सोर्स, लोकल-फर्स्ट वर्कस्पेस है जो मॉडल संदर्भ को नियंत्रित करने के तौर पर कन्वर्सेशन एज्स को कार्यकारी तंत्र मानता है। प्रत्येक प्रश्न-उत्तर अदलाबदी एक नोड के रूप में कार्य करती है, और केवल अपस्ट्रीम वायर्ड नोड्स ही अगले मॉडल अनुरोध में सीरियलाइज़ किए जाते हैं।
- एक एज को हटाने से वास्तविक इनपुट से वह शाखा समाप्त हो जाती है, न कि केवल विज़ुअलाइज़ेशन से।
- लेखक तीन पर्टर्बेशन फैमिलीज़ के साथ एक पायलट बेंचमार्क चला रहे हैं: अनावश्यक प्लेजिबल शाखाएँ, outdated मान्यताएँ, और विरोधी सबूत।
- तुलना में क्लीन इविडेंस (C0), पोल्यूटेड संदर्भ (C1), स्पष्ट ग्राफ रीमूवल (C2), और ऑटोमैटिक समरीज़ेशन (C3) के बीच फिक्स्ड सेटिंग्स का उपयोग किया जाता है।
- यह टूल लोकल इन्फरेंस के लिए Ollama और मनमाने OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट्स को सपोर्ट करता है, सभी डेटा को लोकली स्टोर करते हुए।
लेखक स्थानीय मॉडल्स चला रहे उपयोगकर्ताओं से प्रतिक्रिया चाहते हैं कि उपयुक्त मॉडल/संदर्भ संयोजन कौन से हैं, वास्तविक दुनिया की कंटैमिनेशन केस क्या छूटे हैं, और छोटे संदर्भ विंडो में स्पष्ट प्रूनिंग बनाम रीट्रीवल का उपयोगिता क्या है।