AIの使用中に以下の問題に遭遇しましたか？
限られたコンテキストウィンドウLLMは、大量の情報を理解、分析することができません。
知識が分散しており、統合が困難組織内の知識情報は、各システムや文書内に散在しており、統合管理が困難です。
LLMには特定の領域の知識が不足していますLLMには特定のチーム、組織、企業、または業界の知識が不足しており、適切な応答ができません。
豊富な知識源と形式
強力な知識統合能力
豊富な知識追加方法を提供し、多種多様な文書形式のアップロード（doc/pdf/md/txt/csv/xls/...）をサポートし、ウェブサイトの内容を知識としてクロールすることも可能です。これにより、散在する知識データを一元化します。
構造化データと非構造化データ
非構造化データ（例：伝統的な文書）だけでなく、構造化データ（表、Q&A）も知識データとして扱うことができ、各種データが効率的に検索可能になります。
サードパーティアプリケーションとAPI
サードパーティアプリケーション（Notion、Dropbox、Google Drive、……）を通じて知識を追加したり、APIを通じて知識を追加したりすることをサポートします。これにより、サードパーティアプリケーションに保存されているプライベートな知識も簡単にインポートできます。
操作が簡単な知識管理モジュール
知識のオンライン編集
アップロードした知識を修正する必要がありますか？直接オンラインで編集して保存すればOKです。再度オフラインで修正してから再提出する必要はありません。
ウェブページの知識更新
ウェブページの情報は頻繁に変更されますか？ボタン一つでページ情報を再取得して知識ベースに更新できます。再度追加する必要はありません。
知識スライスの管理
柔軟なスライス方法を提供し、知識の断片をより合理的に管理します。知識スライスの追加、修正、削除をサポートし、知識の管理をより精密かつ柔軟にします。
RAG: 強力な知識埋め込み、検索、リコール能力
高品質の知識埋め込みモデル
世界トップレベルの埋め込みモデルを接続し、知識のセマンティックマッチングをより正確かつ合理的にします。ハイブリッド検索モード
「密ベクトル+疎ベクトル」のハイブリッド検索モードを独自に開発し、「ベクトル検索」と伝統的な「キーワード検索」を兼ね備え、検索が各シーンでより正確なリコール結果を得られます。ベクトル検索テスト
知識検索の効果が不確かですか？直接検索テストを行い、リコールされた知識スライスとその関連性を観察し、検索結果を直感的に理解し、それに基づいてBotの設定と知識データを合理的に最適化します。
知識をより価値あるものに
最適な知識構造
RAGアーキテクチャの知識リコールとLLMの微調整に最も適した知識形式を提供し、オンラインでの追加と編集をサポートし、記事を「Q&A」にスマートに変換することも可能です。
より正確な知識リコール
構造化された「Q&A」のストレージ方式は、知識の正確なリコールに有利です。
Botの効率的なトレーニング
リアルなチャット履歴を使用し、フィードバックを提供することで、チャット履歴中の知識を「Q&A」に沈殿させ、Botの改善に使用します。これにより、Botは各インタラクションで改善できます。
LLMの微調整をより簡単に
「Q&A」構造の知識は、LLMの微調整に直接使用できます。これにより、微調整作業がより簡単になります。
知識データの保存、安全かつ法規遵守
あなたのデータを保護することが、私たちの最優先事項です！
GPTBotsは、転送暗号化、安全暗号化、アカウントデータの隔離などの先進技術を採用し、あなたのデータが常に高度に安全な状態にあることを保証します。複数のバックアップと信頼性の高いクラウドプラットフォームを通じて、私たちはあなたに堅固なデータセキュリティを提供します。私たちを選ぶことは、信頼と安心を選ぶことです。
