Transformez des documents complexes en données propres, prêtes pour les LLM ! Chaque entreprise d'IA avec laquelle j'ai parlé résout le même problème : comment construire des systèmes qui ne hallucinent pas et qui soutiennent chaque réponse par des citations appropriées ? Tensorlake est un outil qui extrait des données structurées définies sur mesure à partir de tout document non structuré en 3 étapes : ↳ Définissez votre schéma ↳ Activez les citations ↳ Extrayez Vous obtenez des données prêtes pour le RAG avec des citations précises et des zones de délimitation. Alimentez cela à votre LLM, et vous générerez des réponses qui sont soutenues par des citations et entièrement auditées. C'est la différence entre une démo et un système de production. Lorsque votre IA peut montrer exactement d'où elle a obtenu ses informations, vous passez d'une preuve de concept à quelque chose que les gens peuvent réellement faire confiance et déployer. J'ai partagé le dépôt GitHub de Tensorlake dans les réponses !