複雑なドキュメントをクリーンでLLM対応のデータに変換しましょう! 私が話したすべての AI 企業は、幻覚を起こさず、すべての回答を適切な引用で裏付けるシステムをどのように構築するかという同じ問題を解決しています。 Tensorlakeは、非構造化ドキュメントからカスタム定義の構造化データを3つのステップで抽出するツールです。 ↳ スキーマを定義する ↳ 引用を有効にする ↳ 抽出 正確な引用と境界ボックスを備えた RAG 対応データを取得できます。これをLLMにフィードすると、引用に裏付けられ、完全に監査可能な回答が生成されます。 これがデモシステムと本番システムの違いです。 AI が情報をどこから入手したかを正確に示せるようになると、概念実証から、人々が実際に信頼して展開できるものへと移行します。 Tensorlake GitHubリポジトリを返信で共有しました!