Biến các tài liệu phức tạp thành dữ liệu sạch, sẵn sàng cho LLM! Mỗi công ty AI mà tôi đã nói chuyện đều đang giải quyết cùng một vấn đề: làm thế nào để xây dựng các hệ thống không ảo tưởng và hỗ trợ mọi câu trả lời bằng các trích dẫn hợp lý? Tensorlake là một công cụ trích xuất dữ liệu có cấu trúc được định nghĩa tùy chỉnh từ bất kỳ tài liệu không có cấu trúc nào trong 3 bước: ↳ Định nghĩa sơ đồ của bạn ↳ Kích hoạt trích dẫn ↳ Trích xuất Bạn nhận được dữ liệu sẵn sàng cho RAG với các trích dẫn chính xác và hộp giới hạn. Cung cấp điều này cho LLM của bạn, và bạn sẽ tạo ra các phản hồi được hỗ trợ bởi trích dẫn và hoàn toàn có thể kiểm toán. Đây là sự khác biệt giữa một bản demo và một hệ thống sản xuất. Khi AI của bạn có thể chỉ ra chính xác nơi nó lấy thông tin, bạn chuyển từ bằng chứng khái niệm sang một cái gì đó mà mọi người thực sự có thể tin tưởng và triển khai. Tôi đã chia sẻ repo Tensorlake trên GitHub trong các phản hồi!