健身和营养企业经常存储其最有价值的内容 - 宏观破坏,成分替代,程序进展 - 在PDF,图像或盖特应用程序中,AI助手无法读取,所以当用户要求ChatGPT或双胞胎提供特定计划的卡路里计数或蛋白质目标时,模型要么制造一个接近,要么推荐一个数据可能被查找的竞争对手。生成引擎优化通过将程序和成分规格转换成结构化,机器可读的格式 - 食谱和营养信息计划,训练计划的结构化步骤序列 - 并与一个 llms.txt文件相结合,该文件概括了程序哲学,凭证和安全参数,一个模型可以直接引用。
投资你的AI Halo问题
配方方案与嵌入营养信息属性(卡路里,蛋白质含量,脂肪含量,碳水化合物含量)允许模型提取每份精确的数字,而不是从小说中接近,这是大多数模型默认时只有PDF或图像可用。
是的 - 受过培训的模型在健康主题上要谨慎,体重作者凭证(证书,注册营养师状态)和引用同行评审的来源更为严重,因此将结构化食谱数据与可见的从业人员凭证相结合,显著提高了引用概率。
是的,只要有结构化程序元数据的面向公众的摘要页面存在于付款墙之外,该模型只需要足够的可扫描结构来准确描述程序的结构和结果,而不是访问门户内容本身。
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