¿Ha encontrado los siguientes problemas al usar IA?
  • Ventana de contexto limitada
    LLM no puede entender y analizar grandes cantidades de información.
  • El conocimiento está disperso y es difícil de integrar
    La información de conocimiento dentro de la organización a menudo está dispersa en varios sistemas o documentos, y es difícil de coordinar y gestionar.
  • LLM carece de conocimiento específico del dominio
    LLM no tiene la reserva de conocimientos de un equipo, organización, empresa o industria específicos, y no puede responder.
Fuentes y formas de conocimiento ricas
Fuerte capacidad de integración de conocimientos
Proporciona una variedad de formas de agregar conocimiento, admite la carga de varios formatos de documentos (doc/pdf/md/txt/csv/xls/...), y también admite el rastreo del contenido del sitio web como conocimiento, reuniendo datos de conocimiento dispersos.
Datos estructurados y no estructurados
Además de los datos no estructurados (como: documentos tradicionales), también admite datos estructurados (tablas, Q&A) como datos de conocimiento, permitiendo que todos los tipos de datos se recuperen de manera eficiente.
Aplicaciones de terceros y API
Admite la adición de conocimiento a través de aplicaciones de terceros (Notion, Dropbox, Google Drive, ……) y también admite la adición de conocimiento a través de la API, de modo que el conocimiento privado almacenado en aplicaciones de terceros se puede importar fácilmente.
Módulo de gestión de conocimientos fácil de operar
  • Edición en línea de conocimientos
    ¿Necesita modificar el conocimiento subido? Simplemente guárdelo directamente después de la edición en línea, no es necesario modificarlo fuera de línea y volver a enviarlo.
  • Actualización de conocimientos de la página web
    ¿La información de la página web cambia a menudo? Un clic puede volver a rastrear la información de la página y actualizarla en la base de conocimientos, no es necesario volver a agregar.
  • Gestión de fragmentos de conocimiento
    Proporciona un método de corte flexible, que permite que los fragmentos de conocimiento se gestionen de manera más razonable. Soporte para agregar, modificar y eliminar fragmentos de conocimiento, haciendo que la gestión del conocimiento sea más detallada y flexible.
RAG: Fuerte incrustación de conocimientos, capacidades de recuperación y recuerdo
  • Modelo de incrustación de conocimientos de alta calidad
    Acceso al modelo de incrustación de primer nivel mundial, haciendo que la coincidencia semántica del conocimiento sea más precisa y razonable.
  • Modo de recuperación mixta
    Desarrollo exclusivo del modo de recuperación mixta "vector denso + vector disperso", teniendo en cuenta la "recuperación de vectores" y la tradicional "recuperación de palabras clave", permitiendo que la recuperación obtenga resultados de recuerdo más precisos en varios escenarios.
  • Prueba de recuperación de vectores
    ¿No está seguro de cómo es el efecto de recuperación del conocimiento? Prueba de recuperación directa, observe los fragmentos de conocimiento recordados y la relevancia, comprenda intuitivamente los resultados de la recuperación y optimice la configuración del Bot y los datos de conocimiento de manera razonable en función de esto.
Hacer que el conocimiento sea más valioso
La mejor estructura de conocimiento

La forma de conocimiento que mejor se ajusta al recuerdo de conocimiento de la arquitectura RAG y la sintonización fina de LLM, admite la adición y edición en línea, y también admite la conversión inteligente de artículos en múltiples "Q&A".

Recuerdo de conocimiento más preciso

El método de almacenamiento "Q&A" estructurado es más propicio para el recuerdo preciso del conocimiento.

Entrenamiento eficiente para Bot

Utilice registros de historial de chat reales, proporcione retroalimentación y precipite el conocimiento en el registro de chat en "Q&A" para mejorar Bot, de modo que Bot pueda mejorar en cada interacción.

Hacer la sintonización fina de LLM más fácil

El conocimiento estructurado "Q&A" se puede utilizar directamente en la sintonización fina de LLM, lo que hace que el trabajo de sintonización fina sea más fácil.

Almacenamiento de datos de conocimiento, seguro y conforme
¡Proteger tus datos es nuestra máxima prioridad!
GPTBots utiliza tecnologías avanzadas como la encriptación de transmisión, la encriptación de seguridad y el aislamiento de datos de la cuenta para garantizar que sus datos siempre estén en un estado altamente seguro. A través de múltiples copias de seguridad y plataformas en la nube confiables, le proporcionamos una seguridad de datos sólida como una roca. Elíjanos, la confianza y la tranquilidad están contigo.
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