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ナレッジベースシステム

  • Gestion des connaissances alimentée par l'IA pour une documentation et un accès aux données efficaces.
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    Qu'est-ce que Casc ?
    Casc est un système de gestion des connaissances avancé alimenté par l'IA qui aide les équipes à rendre les documents et données de l'entreprise facilement accessibles. S'intégrant étroitement à Slack, il utilise l'IA pour analyser les documents à la recherche d'informations personnellement identifiables et notifie les utilisateurs de toutes les découvertes. De plus, la plateforme améliore constamment votre stratégie d'information et votre productivité en construisant une base de connaissances collaborative accessible à tous les membres de l'équipe.
    Fonctionnalités principales de Casc
    • Analyse de documents pilotée par IA
    • Intégration Slack
    • Alertes pour informations personnellement identifiables
    • Base de connaissances collaborative
    • Améliore la stratégie d'information
  • SmartRAG est un cadre Python open-source pour construire des pipelines RAG qui permettent une Q&R basée sur LLM sur des collections de documents personnalisés.
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    Qu'est-ce que SmartRAG ?
    SmartRAG est une bibliothèque Python modulaire conçue pour les workflows de génération augmentée par récupération (RAG) avec de grands modèles de langage. Elle combine l'ingestion de documents, l'indexation vectorielle et des API LLM de pointe pour fournir des réponses précises et riches en contexte. Les utilisateurs peuvent importer des PDFs, des fichiers texte ou des pages web, les indexer en utilisant des magasins vectoriels populaires comme FAISS ou Chroma, et définir des modèles de prompts personnalisés. SmartRAG orchestre la récupération, la composition des prompts et l'inférence LLM, renvoyant des réponses cohérentes basées sur les documents sources. En abstraisant la complexité des pipelines RAG, il accélère le développement de systèmes de questions-réponses, de chatbots et d'assistants de recherche. Les développeurs peuvent étendre les connecteurs, échanger les fournisseurs LLM et affiner les stratégies de récupération pour s'adapter à des domaines de connaissance spécifiques.
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