您在使用 AI 时,是否遇到了以下问题?
  • 有限的上下文窗口
    LLM 无法理解、分析内容庞大的信息。
  • 知识分散,难以整合
    组织内的知识信息经常散落在各个系统或文档内,难以统筹管理。
  • LLM 缺少特定领域知识
    LLM 没有特定团队、组织、企业或行业的知识储备,无法做出答复。
丰富的知识来源及形式
强大的知识整合能力
提供了丰富的知识添加方式,支持多种文档格式上传(doc/pdf/md/txt/csv/xls/...),也支持爬取网站内容作为知识,将散落在各地的知识数据,汇聚在一起。
结构化数据与非结构化数据
除了非结构化数据(如:传统文档)外,也支持将结构化数据(表格、Q&A)作为知识数据,让各类数据均可被高效地检索。
第三方应用与 API
支持通过第三方应用添加知识(Notion、Dropbox、Google Drive、……),也支持通过 API 添加知识,让储存在第三方应用的私有知识也能轻松被导入。
操作简单的知识管理模块
  • 知识在线编辑
    已上传的知识需要修改?直接在线编辑后保存即可,无需重新线下修改后再提交。
  • 网页知识更新
    网页信息经常发生变化?一键即可重新抓取页面信息并更新至知识库,无需重新添加。
  • 知识切片管理
    提供了灵活的切片方式,让知识片段更合理地被管理。支持增加、修改和删除知识切片,让知识的管理更精细和灵活。
RAG: 强大的知识嵌入、检索及召回能力
  • 优质的知识嵌入模型
    接入了世界顶尖的嵌入模型,让知识的语义匹配更加准确及合理。
  • 混合检索模式
    独家开发「稠密向量+稀疏向量」混合检索模式,兼顾「向量检索」和传统「关键词检索」,让检索在各类场景下都能获得更准确的召回结果。
  • 向量检索测试
    不确定知识检索效果如何?直接检索测试,观察召回的知识切片及相关性,直观地了解检索结果,并据此合理地优化 Bot 配置及知识数据。
让知识更具价值
最佳的知识结构

最符合 RAG 架构知识召回和 LLM 微调的知识形式,支持在线添加和编辑,也支持智能地将文章转化为多个「Q&A」。

更准确的知识召回

结构化的「Q&A」对存储方式,更有利于知识的准确召回。

为 Bot 高效训练

使用真实聊天历史记录,通过提供反馈,将聊天记录中的知识沉淀为「Q&A」,用于改善 Bot,使 Bot 在每次互动中都可以改进。

让 LLM 微调更简单

「Q&A」结构的知识,可被直接使用于 LLM 微调中,这使得微调工作更加简单。

知识数据存储,安全且合规
保护您的数据,我们的首要任务!
GPTBots 采用传输加密、安全加密和账号数据隔离等先进技术,确保您的数据始终处于高度安全的状态。通过多重备份和可靠云平台,我们为您提供坚如磐石的数据安全保障。选择我们,信赖与安心同在。
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