Преобразуйте сложные документы в чистые данные, готовые для LLM! Каждая компания в области ИИ, с которой я общался, решает одну и ту же проблему: как создать системы, которые не будут галлюцинировать и будут подтверждать каждый ответ правильными ссылками? Tensorlake — это инструмент, который извлекает структурированные данные с пользовательскими определениями из любых неструктурированных документов за 3 шага: ↳ Определите вашу схему ↳ Включите ссылки ↳ Извлеките Вы получаете данные, готовые для RAG, с точными ссылками и ограничивающими рамками. Подавайте это вашему LLM, и вы получите ответы, которые подтверждены ссылками и полностью подлежат аудиту. Это разница между демонстрацией и производственной системой. Когда ваш ИИ может показать, откуда он получил свою информацию, вы переходите от концепции к чему-то, чему люди действительно могут доверять и что можно развернуть. Я поделился репозиторием Tensorlake на GitHub в ответах!