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。
