2024-12-11 03:52:08
Pogether | Working Together
Categorías
Herramientas de Productividad AIColaboración en Equipo AI
Usuarios de esta herramienta
Estudiantes que buscan mejorar su enfoque y productividadProfesionales que trabajan desde casa y necesitan mantenerse motivadosEquipos remotos que desean colaborar y mantener un ritmo de trabajo sincronizadoPersonas que practican la técnica Pomodoro y buscan una comunidad para apoyarseIndividuos que disfrutan de desafíos y recompensas por su productividad
Tipo de precios
Freemium

Pogether es una comunidad global que transforma la productividad en un deporte de equipo. Únete a sesiones sincronizadas en todo el mundo, mantén tu motivación y gana recompensas mientras trabajas. Con la técnica Pomodoro, puedes mantener un ritmo constante de productividad, trabajando en sesiones de 25 minutos seguidas de breves descansos. Además, participa en desafíos de maratón y celebra cada logro con insignias y puntos. Pogether ofrece una versión gratuita con funcionalidades básicas y una versión Premium que desbloquea características avanzadas como sesiones sin anuncios, salas de estudio personalizadas y opciones de chat mejoradas. ¡Únete a la comunidad global de productividad y alcanza tus metas de manera más efectiva!

Características principales

  1. Sesiones Pomodoro sincronizadas en tiempo real con usuarios de todo el mundo
  2. Recompensas como insignias y puntos por logros de productividad
  3. Desafíos de maratón para mantener la motivación a largo plazo
  4. Versión gratuita con funcionalidades básicas y versión Premium con características avanzadas
  5. Opciones de chat avanzadas y salas de estudio personalizadas en la versión Premium

Casos de uso

  1. Un estudiante utiliza Pogether para mantener un ritmo constante de estudio con la técnica Pomodoro, ganando insignias por completar sesiones y participando en desafíos de maratón para mantenerse motivado.
  2. Un profesional que trabaja desde casa usa Pogether para unirse a sesiones sincronizadas con otros usuarios, manteniendo su enfoque y productividad durante el día.
  3. Un equipo remoto utiliza Pogether para colaborar en tiempo real, asegurándose de que todos estén trabajando en sincronía y completando tareas de manera eficiente.
  4. Una persona que practica la técnica Pomodoro se une a Pogether para encontrar una comunidad que comparte sus intereses y apoya su camino hacia la productividad.
  5. Un usuario disfruta de los desafíos de maratón en Pogether, ganando puntos y celebrando cada logro, lo que le ayuda a mantener un alto nivel de motivación y productividad.

Preguntas frecuentes

Q:

¿Qué es Pogether Premium?

A:
Pogether Premium desbloquea sesiones sin anuncios, entradas ilimitadas, opciones de chat avanzadas y salas de estudio personalizadas, lo que te permite elevar tu productividad.
Q:

¿Cómo funciona la técnica Pomodoro en Pogether?

A:
Es simple: 25 minutos de sesiones de enfoque seguidos de un descanso de 5 minutos. Después de cuatro ciclos, disfruta de un descanso más largo de 15 minutos. Este ritmo ayuda a mantener una productividad constante.
Q:

¿Hay una versión gratuita de Pogether?

A:
¡Claro! La versión gratuita incluye temporizadores básicos de Pomodoro, sesiones diarias limitadas, salas públicas y estadísticas esenciales. Puedes actualizar en cualquier momento para acceder a más características.
Q:

¿Cómo puedo ganar recompensas en Pogether?

A:
Puedes ganar insignias y puntos al completar sesiones de Pomodoro, participar en desafíos de maratón y celebrar cada logro. Estas recompensas te ayudan a mantenerte motivado.
Q:

¿Puedo usar Pogether con mi equipo remoto?

A:
¡Absolutamente! Pogether es ideal para equipos remotos que desean colaborar en tiempo real, asegurándose de que todos estén trabajando en sincronía y completando tareas de manera eficiente.

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ColiVara | Top 4 AI Tool loading
ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).
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