Перетворіть складні документи на чисті дані, сумісні з LLM! Кожна компанія, що займається штучним інтелектом, з якою я розмовляв, вирішує одну й ту саму проблему: як створити системи, які не викликають галюцинацій і підкріплюють кожну відповідь правильними цитатами? Tensorlake — це інструмент, який витягує спеціально визначені структуровані дані з будь-якого неструктурованого документа в 3 кроки: ↳ Визначте свою схему ↳ Увімкнути цитати ↳ Витяг Ви отримуєте готові до RAG дані з точними цитатами та обмежувальними рамками. Передайте це у свій LLM, і ви згенеруєте відповіді, які ґрунтуються на цитуванні та повністю піддаються аудиту. У цьому полягає різниця між демонстраційною та продакшн-системою. Коли ваш штучний інтелект може показати, звідки саме він отримав інформацію, ви переходите від підтвердження концепції до того, чому люди дійсно можуть довіряти та розгортати. Я поділився репозиторієм Tensorlake GitHub у відповідях!