Ferramentas automated Q&A para todas as ocasiões

Obtenha soluções automated Q&A flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

automated Q&A

  • Aprimorando o engajamento da comunidade com respostas automáticas e inteligentes para as perguntas dos usuários.
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    O que é Askible?
    Askible é uma ferramenta poderosa projetada para aprimorar o engajamento da comunidade, fornecendo respostas automatizadas para as perguntas dos usuários. Permite que os administradores do servidor criem, excluam, editem e gerenciem pares de perguntas e respostas com facilidade. Com vários planos de assinatura adaptados a diferentes tamanhos e atividades de servidores, Askible garante que as comunidades possam encontrar o plano que melhor atende às suas necessidades. Simplificando a experiência de suporte ao usuário, economiza tempo para os membros da sua comunidade ao fornecer respostas rápidas e precisas sem a necessidade de uma busca longa.
  • OpenKBS usa embeddings impulsionados por IA para converter documentos em uma base de conhecimento conversacional para perguntas e respostas instantâneas.
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    O que é OpenKBS?
    OpenKBS transforma conteúdos corporativos— PDFs, documentos, páginas web— em embeddings vetoriais armazenados em um gráfico de conhecimento. Os usuários interagem com um chatbot de IA que recupera respostas precisas ao escanear o índice semântico. A plataforma oferece endpoints robustos de API, widgets UI personalizáveis e controle de acesso baseado em papéis. Acelera suporte interno, buscas de documentação e onboarding de desenvolvedores por respostas automatizadas, contextuais e aprendizado contínuo a partir de novos dados.
  • rag-services é um framework de microsserviços de código aberto que permite pipelines de geração aprimorada por recuperação escaláveis com armazenamento vetorial, inferência de LLM e orquestração.
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    O que é rag-services?
    rag-services é uma plataforma extensível que divide pipelines RAG em microsserviços discretos. Oferece um serviço de armazenamento de documentos, um serviço de índice vetorial, um serviço de embedder, múltiplos serviços de inferência de LLM e um serviço de orquestração para coordenar fluxos de trabalho. Cada componente expõe APIs REST, permitindo combinar bancos de dados e provedores de modelos. Com suporte a Docker e Docker Compose, pode ser implantado localmente ou em clusters Kubernetes. A estrutura permite soluções RAG escaláveis e tolerantes a falhas para chatbots, bases de conhecimento e respostas automáticas a documentos.
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