Soluções ナレッジベースシステム adaptáveis

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ナレッジベースシステム

  • Gerenciamento de conhecimento impulsionado por IA para documentação e acesso eficiente a dados.
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    O que é Casc?
    Casc é um sistema avançado de gerenciamento de conhecimento impulsionado por IA que auxilia equipes tornando documentos e dados da empresa facilmente acessíveis. Integrando-se de perto com o Slack, ele aproveita a IA para escanear documentos em busca de informações pessoalmente identificáveis e notifica os usuários sobre quaisquer descobertas. Além disso, a plataforma melhora constantemente sua estratégia de informação e produtividade ao construir uma base de conhecimento colaborativa acessível a todos os membros da equipe.
    Recursos Principais do Casc
    • Escaneamento de documentos impulsionado por IA
    • Integração com Slack
    • Alertas de informações pessoalmente identificáveis
    • Base de conhecimento colaborativa
    • Melhora da estratégia de informação
  • SmartRAG é um framework Python de código aberto para construir pipelines de geração auxiliada por recuperação que permitem perguntas e respostas baseadas em modelos de linguagem grandes sobre coleções de documentos personalizadas.
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    O que é SmartRAG?
    SmartRAG é uma biblioteca Python modular projetada para fluxos de trabalho de geração aprimorada por recuperação (RAG) com modelos de linguagem grandes. Ele combina ingestão de documentos, indexação vetorial e APIs de LLM de ponta para fornecer respostas precisas e ricas em contexto. Os usuários podem importar PDFs, arquivos de texto ou páginas web, indexá-los usando lojas de vetores populares como FAISS ou Chroma, e definir templates de prompts personalizados. O SmartRAG coordena a recuperação, montagem de prompts e inferência de LLM, retornando respostas coerentes fundamentadas nos documentos fonte. Ao abstrair a complexidade de pipelines RAG, ele acelera o desenvolvimento de sistemas de perguntas e respostas de base de conhecimento, chatbots e assistentes de pesquisa. Desenvolvedores podem estender conectores, trocar provedores de LLM e ajustar estratégias de recuperação para atender a domínios de conhecimento específicos.
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