あなたのLLMアプリケーションは、以下の問題に遭遇しましたか？
AIの応答内容が制御できず、厳格な品質と境界制御ができません。
AIは顧客の専門領域の問題を理解せず、タスクを効果的に実行できません。
単一のLLMでは複雑な問題を解決できず、しばしば的外れな回答をします。
コントロール可能なLLMは、ビジネスサービスの前提です
AIの応答の真実性、正確性、話題の境界は、GPTBotsが企業ユーザーに提供するコアサービスの価値の一つです。
アイデンティティヒントの強化
明確で効果的なアイデンティティヒント情報は、LLMの能力を構築するだけでなく、LLMの錯覚を効果的に緩和することもできます。
RAGで知識をより精確に
LLMに設定したRAG知識ベースとPluginsを通じて、より正確で効果的な知識データを取得し、大型モデルの錯覚を減らします。
データ編成と強調
Promptを視覚的に編成し、異なるタイプのデータに対して注釈と強調をサポートし、LLMがデータ構造を理解するのを助け、AIの応答品質を向上させます。
フロー編成と専門特化
LLMに設定したRAG知識ベースとPluginsを通じて、より正確で効果的な知識データを取得し、大型モデルの錯覚を減らします。
カスタム感度語のサポート
サードパーティのセキュリティ監視への対応
異常なQ＆Aコンテンツの撤回をサポート
AI Botをビジネスにより適合させる
さまざまなコンポーネントを提供し、真に強力なLLMsとPluginsが推進力を提供し、同時にLLMsを制御可能で安定したものにします。
LLMの微調整で、LLMをビジネスに深く統合
現在のLLMの微調整は非常に簡単で、GPTBotsは実際のユーザー問題に基づくBotのトレーニング結果を、LLMの微調整のコーパスデータとして使用できます。
自然言語でPluginを呼び出す
LLM向けのPluginsは、ビジネスAPIをLLMとシームレスに統合し、自然言語でユーザーにビジネスサービスを提供することができます。これはユーザーサービスの提供方法を革新し、より多くの機会をもたらします。
フレキシブルなFlowがビジネスにより適合
Flowの編成により、LLMを複雑な問題の任意の段階に適用することができ、問題の処理過程を最大限に活用します。
LLMに記憶を強化する
短期記憶と長期記憶の他に、ユーザー属性とユーザータスクをLLMの永久記憶としてサポートします。
LLMをより強力にする
LLMにTools Pythonライブラリ、MySQLデータベース、コード生成と実行などの機能を装備し、LLMの能力範囲を拡大します。
より多くの主流のLLMおよびAIモデルサービス
ChatGPT、Gemini、Claude、文心一言などの主流のLLMおよびAIモデルサービスに接続し、ユーザーは自由に選択できます。
主流の大型モデル
専門的な小型モデル
オープンソースモデル
