Soluciones ナレッジベースシステム ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas ナレッジベースシステム configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

ナレッジベースシステム

  • Gestión del conocimiento impulsada por IA para una documentación y acceso a datos eficientes.
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    ¿Qué es Casc?
    Casc es un sistema avanzado de gestión del conocimiento impulsado por IA que ayuda a los equipos a hacer que los documentos y datos de la empresa sean fácilmente accesibles. Integrándose estrechamente con Slack, aprovecha la IA para escanear documentos en busca de información personal identificable y notifica a los usuarios sobre cualquier hallazgo. Además, la plataforma mejora constantemente su estrategia de información y productividad al construir una base de conocimiento colaborativa accesible para todos los miembros del equipo.
    Características principales de Casc
    • Escaneo de documentos impulsado por IA
    • Integración con Slack
    • Alertas de información personal identificable
    • Base de conocimiento colaborativa
    • Mejora de la estrategia de información
  • SmartRAG es un marco de trabajo en Python de código abierto para construir pipelines RAG que permiten preguntas y respuestas impulsadas por LLM sobre colecciones de documentos personalizadas.
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    ¿Qué es SmartRAG?
    SmartRAG es una biblioteca modular en Python diseñada para flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) con grandes modelos de lenguaje. Combina ingesta de documentos, indexación vectorial y APIs de LLM de última generación para ofrecer respuestas precisas y ricas en contexto. Los usuarios pueden importar archivos PDF, archivos de texto o páginas web, indexarlos usando almacenes vectoriales populares como FAISS o Chroma, y definir plantillas de indicaciones personalizadas. SmartRAG orquesta la recuperación, la composición de indicaciones y la inferencia de LLM, devolviendo respuestas coherentes fundamentadas en documentos fuente. Al abstraer la complejidad de los pipelines RAG, acelera el desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas para bases de conocimiento, chatbots y asistentes de investigación. Los desarrolladores pueden extender conectores, cambiar proveedores de LLM y ajustar estrategias de recuperación para adaptarse a dominios específicos de conocimiento.
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