- เอนจิน RAG (การสร้างแบบเสริมด้วยการค้นคืนข้อมูล) แบบโอเพนซอร์สที่สร้างขึ้นบนความเข้าใจเอกสารเชิงลึก
- เพิ่มเวิร์กโฟลว์ RAG ที่เรียบง่ายให้กับธุรกิจทุกขนาด และมอบความสามารถในการตอบคำถามตามข้อเท็จจริงแก่ LLM โดยอ้างอิงจากการอ้างอิงที่มีหลักฐานรองรับจากข้อมูลที่มีการจัดรูปแบบซับซ้อนหลากหลายประเภท
- คุณสมบัติหลัก
- "Quality in, quality out" : สกัดความรู้จากข้อมูลไม่มีโครงสร้างที่มีรูปแบบซับซ้อนด้วยความเข้าใจเอกสารเชิงลึก สามารถค้นหา "เข็มในกองฟางข้อมูล" ได้จากโทเค็นแบบไม่จำกัด
- การแบ่งชิ้นข้อมูลแบบอิงเทมเพลต : ชาญฉลาดและอธิบายได้ง่าย เลือกได้จากตัวเลือกเทมเพลตที่หลากหลาย
- ลดอาการหลอนด้วยการอ้างอิงหลักฐาน : แสดงผลการแบ่งชิ้นข้อความเพื่อให้มนุษย์เข้ามามีส่วนร่วมได้ ตรวจสอบเอกสารอ้างอิงสำคัญและการอ้างอิงที่ตรวจสอบย้อนกลับได้อย่างรวดเร็ว เพื่อรองรับคำตอบที่มีหลักฐานอ้างอิง
- รองรับแหล่งข้อมูลหลากหลายชนิด : รองรับ Word, สไลด์, Excel, txt, รูปภาพ, เอกสารสแกน, ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง, หน้าเว็บ และอื่น ๆ
- เวิร์กโฟลว์ RAG ที่อัตโนมัติและใช้งานง่าย
- การออร์เคสเตรต RAG ที่เรียบง่ายสำหรับทั้งบุคคลทั่วไปและองค์กรขนาดใหญ่
- สามารถตั้งค่า LLM รวมถึงโมเดล embedding ได้
- การเรียกคืนหลายแบบที่ผสานกับการ reranking แบบหลอมรวม
- API ที่ใช้งานเข้าใจง่ายเพื่อการผสานรวมกับธุรกิจอย่างราบรื่น
ยังไม่มีความคิดเห็น