Outils 문서 파싱 simples et intuitifs

Explorez des solutions 문서 파싱 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

문서 파싱

  • Bosun.ai construit des assistants de connaissances alimentés par l'IA qui ingèrent les données de l'entreprise pour fournir des réponses instantanées et précises via la chat.
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    Qu'est-ce que Bosun.ai ?
    Bosun.ai est une plateforme d'agents IA sans code qui transforme la connaissance organisationnelle en un assistant IA recherchable. Les entreprises téléchargent des documents, CSV, dépôts de code et flux RSS ; Bosun extrait automatiquement les entités, relations et concepts pour construire un graphe de connaissances sémantique. En connectant GPT-4 ou des LLM propriétaires, il fournit des réponses précises et contextualisées et peut être déployé via des widgets web, Slack, Microsoft Teams et applications mobiles. Les administrateurs peuvent configurer les contrôles d'accès, examiner l'analyse des requêtes et affiner les sources de données via un tableau de bord intuitif. La base de connaissances auto-mise à jour de Bosun garantit une précision en temps réel, tandis que ses fonctions de sécurité robustes, chiffrement et journalisation d'audit répondent aux normes de conformité enterprise.
  • Parseur est un logiciel d'extraction de données IA pour automatiser l'extraction de texte à partir de divers documents.
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    Qu'est-ce que parseur.com ?
    Parseur est un outil d'extraction de données basé sur le cloud et innovant, conçu pour automatiser l'extraction de texte et de données à partir de PDF, d'e-mails, de tableurs et d'autres documents. Il prend en charge une configuration sans code, basée sur des clics, permettant aux utilisateurs de configurer rapidement des flux de travail pour le traitement des données et d'envoyer les informations extraites vers des centaines d'applications. Cet outil offre une énorme flexibilité et précision pour répondre à divers besoins d'extraction de données, le rendant indispensable pour les entreprises qui traitent des quantités substantielles d'informations textuelles. Les capacités d'intégration transparentes et la fiabilité de Parseur en font un choix idéal pour automatiser et rationaliser les processus de saisie des données.
  • Une suite d'outils d'agents AI pour OpenWebUI permettant aux LLMs de naviguer sur le web, d'exécuter du code, de gérer des fichiers et d'exécuter des commandes en toute simplicité.
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    Qu'est-ce que OpenWebUI Tools ?
    OpenWebUI Tools offre une collection de plugins pour OpenWebUI afin d'améliorer les grands modèles de langage (LLMs) avec un accès à des outils externes. Il comprend un module de navigation web et de recherche pour les données en direct, un REPL Python et un exécuteur de terminal pour l'exécution instantanée de code, des lecteurs/écrivains de système de fichiers pour accéder aux documents, et des utilitaires pour analyser les PDFs ou formater le JSON. Ces outils fonctionnent dans le frontend de OpenWebUI, permettant aux utilisateurs d'appeler des fonctions de manière interactive et de combiner le raisonnement IA avec des actions du monde réel pour une expérience conversationnelle et orientée tâches plus riche.
  • Permet des questions-réponses interactives sur les documents de CUHKSZ via l'IA, en utilisant LlamaIndex pour la récupération des connaissances et l'intégration de LangChain.
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    Qu'est-ce que Chat-With-CUHKSZ ?
    Chat-With-CUHKSZ fournit une pipeline simplifiée pour construire un chatbot spécifique à un domaine basé sur la base de connaissances de CUHKSZ. Après avoir cloné le dépôt, les utilisateurs configurent leurs identifiants API OpenAI et spécifient les sources de documents, comme les PDF du campus, les pages web, et les articles de recherche. L'outil utilise LlamaIndex pour prétraiter et indexer les documents, créant un stockage vectoriel efficace. LangChain orchestre la récupération et les prompts, fournissant des réponses pertinentes dans une interface conversationnelle. L'architecture supporte l'ajout de documents personnalisés, la fine-tuning des stratégies de prompt, et le déploiement via Streamlit ou un serveur Python. Il intègre aussi des améliorations de recherche sémantique optionnelles, supporte la journalisation des requêtes pour l'audit, et peut être étendu à d'autres universités avec une configuration minimale.
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