LLM-urile conțin numai date generice pre-antrenate. Actul de a insera informații suplimentare (documente, ghiduri, cărți etc.) în solicitarea ta pentru a îmbunătăți performanța se numește "împământare" Iată 2 instrumente obligatorii pe care le folosesc pentru a împământa: 1) @RepoPrompt (Mac) sau Pastemax (Windows, ) Aceste instrumente vă permit să copiați cu ușurință întreaga bază de cod în clipboard. Apoi puteți lipi acest lucru într-un LLM pentru a pune întrebări despre codul dvs. Gemini 2.5 are o fereastră de context de 1 milion de tokenuri, așa că puteți încadra baze de cod destul de mari acolo. Unul dintre fluxurile mele de lucru preferate este copierea bazei de cod în Gemini 2.5, cerându-i să genereze o solicitare de cod claude pentru a face o sarcină și lipirea acelei solicitări în codul claude. 2) Cititor Jina AI ( Convertiți orice adresă URL în markdown pe care o puteți lipi în LLM. Să presupunem că există o pagină de documente pe care vreau să o folosesc ca sursă de date LLM-ul meu. Aș putea cere LLM-ului meu să viziteze acea adresă URL, dar aceasta este adesea nesigură și nu va vizita acea pagină și nu va citi totul. Cel mai sigur mod este să utilizați acest instrument jina pentru a converti acea adresă URL într-un format markdown frumos (poate chiar să elimine imagini și alt conținut inutil de pe pagina web) și apoi să îl lipiți în promptul dvs.