您在使用 AI 時,是否遇到了以下問題?
  • 有限的上下文窗口
    LLM 無法理解、分析內容龐大的信息。
  • 知識分散,難以整合
    組織內的知識信息經常散落在各個系統或文檔內,難以統籌管理。
  • LLM 缺少特定領域知識
    LLM 沒有特定團隊、組織、企業或行業的知識儲備,無法做出答覆。
豐富的知識來源及形式
強大的知識整合能力
提供了豐富的知識添加方式,支持多種文檔格式上傳(doc/pdf/md/txt/csv/xls/...),也支持爬取網站內容作為知識,將散落在各地的知識數據,匯聚在一起。
結構化數據與非結構化數據
除了非結構化數據(如:傳統文檔)外,也支持將結構化數據(表格、Q&A)作為知識數據,讓各類數據均可被高效地檢索。
第三方應用與 API
支持通過第三方應用添加知識(Notion、Dropbox、Google Drive、……),也支持通過 API 添加知識,讓儲存在第三方應用的私有知識也能輕鬆被導入。
操作簡單的知識管理模塊
  • 知識在線編輯
    已上傳的知識需要修改?直接在線編輯後保存即可,無需重新線下修改後再提交。
  • 網頁知識更新
    網頁信息經常發生變化?一鍵即可重新抓取頁面信息並更新至知識庫,無需重新添加。
  • 知識切片管理
    提供了靈活的切片方式,讓知識片段更合理地被管理。支持增加、修改和刪除知識切片,讓知識的管理更精細和靈活。
RAG: 強大的知識嵌入、檢索及召回能力
  • 優質的知識嵌入模型
    接入了世界頂尖的嵌入模型,讓知識的語義匹配更加準確及合理。
  • 混合檢索模式
    獨家開發「稠密向量+稀疏向量」混合檢索模式,兼顧「向量檢索」和傳統「關鍵詞檢索」,讓檢索在各類場景下都能獲得更準確的召回結果。
  • 向量檢索測試
    不確定知識檢索效果如何?直接檢索測試,觀察召回的知識切片及相關性,直觀地了解檢索結果,並據此合理地優化 Bot 配置及知識數據。
讓知識更具價值
最佳的知識結構

最符合 RAG 架構知識召回和 LLM 微調的知識形式,支持在線添加和編輯,也支持智能地將文章轉化為多個「Q&A」。

更準確的知識召回

結構化的「Q&A」對存儲方式,更有利於知識的準確召回。

為 Bot 高效訓練

使用真實聊天歷史記錄,通過提供反饋,將聊天記錄中的知識沉澱為「Q&A」,用於改善 Bot,使 Bot 在每次互動中都可以改進。

讓 LLM 微調更簡單

「Q&A」結構的知識,可被直接使用於 LLM 微調中,這使得微調工作更加簡單。

知識數據存儲,安全且合規
保護您的數據,我們的首要任務!
GPTBots 採用傳輸加密、安全加密和賬號數據隔離等先進技術,確保您的數據始終處於高度安全的狀態。通過多重備份和可靠雲平台,我們為您提供堅如磐石的數據安全保障。選擇我們,信賴與安心同在。
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