حول المستندات المعقدة إلى بيانات نظيفة وجاهزة ل LLM! كل شركة الذكاء الاصطناعي تحدثت إليها تحل نفس المشكلة: كيف تبني أنظمة لا تهلوس وتدعم كل إجابة بالاقتباسات المناسبة؟ Tensorlake هي أداة تستخرج البيانات المنظمة المحددة خصيصا من أي مستند غير منظم في 3 خطوات: ↳ حدد مخططك ↳ تمكين الاستشهادات ↳ استخراج يمكنك الحصول على بيانات جاهزة ل RAG مع اقتباسات دقيقة ومربعات محيطة. قم بتغذية هذا إلى LLM الخاص بك ، وستقوم بإنشاء ردود مدعومة بالاقتباس وقابلة للتدقيق بالكامل. هذا هو الفرق بين العرض التوضيحي ونظام الإنتاج. عندما يتمكن الذكاء الاصطناعي الخاص بك من إظهار المكان الذي حصل فيه على معلوماته بالضبط ، فإنك تنتقل من إثبات المفهوم إلى شيء يمكن للناس الوثوق به ونشره بالفعل. لقد شاركت مستودع Tensorlake GitHub في الردود!