您的 LLM 应用，是否遇到了以下问题？
AI 响应内容不可控，无法做到严格的质量和边界控制。
AI 不理解客户专业领域问题，也无法有效执行任务。
单个 LLM 无法解决复杂问题，经常答非所问。
可控的 LLM 是企业服务的前提
AI 响应的真实性、准确性和话题边界，是 GPTBots 为企业用户提供的核心服务价值之一。
强化身份提示
清晰和有效的身份提示信息，不仅可以构建 LLM 的能力，也可以有效的缓解 LLM 的幻觉。
RAG 让知识更精准
通过为 LLM 配置的 RAG 知识库和 Plugins，获取更多准确和有效的知识数据，从而降低大模型的幻觉。
数据编排与强调
可视化地对 Prompt 进行编排，支持对不同类型的数据进行标注和强调以帮助 LLM 理解数据结构，从而提升 AI 响应质量。
流程编排与专职专用
通过为 LLM 配置的 RAG 知识库和 Plugins ，获取更多准确和有效的知识数据，从而降低大模型的幻觉。
支持自定义敏感词
支持接入三方安全监测
支持异常问答内容的撤回
让 AI Bot 更适配企业业务
提供各种组件，让真正强大 LLMs 和 Plugins 提供驱动力，同时让 LLMs 变得可控和稳定。
LLM 微调，让 LLM 深度融入业务
当前微调 LLM 已经非常简单，但 GPTBots 可将基于真实用户问题的 Bot 训练成果，作为微调 LLM 的语料数据。
自然语言调用 Plugin
面向 LLM 的 Plugins 可以帮助企业将业务 API 与 LLM 无缝衔接，以自然语言为用户提供企业服务。这革新了为用户提供服务的方式，也带了更多的机会。
灵活的 Flow 更贴合企业业务
Flow 编排可以让 LLM 被应用于复杂问题中的任意环节，让问题的处理过程尽显智慧。
为 LLM 强化记忆
除了长短记忆，也支持将用户属性和用户任务作为 LLM 的永久记忆。
让 LLM 更强大
为 LLM 配备 Tools Python 库、MySQL 数据库、代码生成与执行等能力，不断拓展 LLM 的能力边界。
更多主流的 LLM 及 AI 模型服务
接入了 ChatGPT、Gemini、Claude、文心一言等主流 LLM 及 AI 模型服务，用户可任意选择。
主流大模型
专业小模型
开源模型
