您的 LLM 應用,是否遇到了以下問題?
- AI 回應內容不可控,無法做到嚴格的質量和邊界控制。
- AI 不理解客戶專業領域問題,也無法有效執行任務。
- 單個 LLM 無法解決複雜問題,經常答非所問。
可控的 LLM 是企業服務的前提
AI 回應的真實性、準確性和話題邊界,是 GPTBots 為企業用戶提供的核心服務價值之一。
強化身份提示
清晰和有效的身份提示信息,不僅可以構建 LLM 的能力,也可以有效的緩解 LLM 的幻覺。
![強化身份提示](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-introduce1.322d6920.png)
RAG 讓知識更精準
通過為 LLM 配置的 RAG 知識庫和 Plugins,獲取更多準確和有效的知識數據,從而降低大模型的幻覺。
![RAG 讓知識更精準](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-introduce2.45eb366b.png)
數據編排與強調
可視化地對 Prompt 進行編排,支持對不同類型的數據進行標註和強調以幫助 LLM 理解數據結構,從而提升 AI 回應質量。
![數據編排與強調](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-introduce3.be6bb28f.png)
流程編排與專職專用
通過為 LLM 配置的 RAG 知識庫和 Plugins ,獲取更多準確和有效的知識數據,從而降低大模型的幻覺。
![流程編排與專職專用](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-introduce4.557b8ec6.png)
支持自訂敏感詞
支持接入三方安全監測
![](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-introduce7.5767e7b6.png)
支持異常問答內容的撤回
讓 AI Bot 更適配企業業務
提供各種組件,讓真正強大 LLMs 和 Plugins 提供驅動力,同時讓 LLMs 變得可控和穩定。
LLM 微調,讓 LLM 深度融入業務
當前微調 LLM 已經非常簡單,但 GPTBots 可將基於真實用戶問題的 Bot 訓練成果,作為微調 LLM 的語料數據。
![LLM 微調,讓 LLM 深度融入業務](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-manage1.94f82391.png)
自然語言調用 Plugin
面向 LLM 的 Plugins 可以幫助企業將業務 API 與 LLM 無縫衔接,以自然語言為用戶提供企業服務。這革新了為用戶提供服務的方式,也帶了更多的機會。
![自然語言調用 Plugin](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-manage2.b5fa2330.png)
靈活的 Flow 更貼合企業業務
Flow 編排可以讓 LLM 被應用於複雜問題中的任意環節,讓問題的處理過程盡顯智慧。
![靈活的 Flow 更貼合企業業務](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-manage3.f419c17c.png)
為 LLM 強化記憶
除了長短記憶,也支持將用戶屬性和用戶任務作為 LLM 的永久記憶。
![為 LLM 強化記憶](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-manage4.7f655918.png)
讓 LLM 更強大
為 LLM 配備 Tools Python 庫、MySQL 數據庫、代碼生成與執行等能力,不斷拓展 LLM 的能力邊界。
![讓 LLM 更強大](https://static.gptbots.cc/aiworld/d/website/2024/_nuxt/llm-manage5.9bd7c535.png)
更多主流的 LLM 及 AI 模型服務
接入了 ChatGPT、Gemini、Claude、文心一言等主流 LLM 及 AI 模del服務,用戶可任意選擇。
主流大模型
專業小模型
開源模型