Knowledge Hunter — это плагин для ChatGPT, который собирает и анализирует контент с любой URL-адреса сайта или загруженного PDF. Он позволяет пользователям взаимодействовать со своими данными через естественные языковые запросы, создавая лаконичные резюме, извлекая ключевые детали и выполняя семантический поиск по нескольким документам. Этот инструмент на базе ИИ индексирует веб-страницы и документы для точных, контекстных ответов внутри ChatGPT, упрощая процессы поиска знаний.
Knowledge Hunter — это плагин для ChatGPT, который собирает и анализирует контент с любой URL-адреса сайта или загруженного PDF. Он позволяет пользователям взаимодействовать со своими данными через естественные языковые запросы, создавая лаконичные резюме, извлекая ключевые детали и выполняя семантический поиск по нескольким документам. Этот инструмент на базе ИИ индексирует веб-страницы и документы для точных, контекстных ответов внутри ChatGPT, упрощая процессы поиска знаний.
Knowledge Hunter выступает в роли помощника по знаниям, превращая статический онлайн-контент и документы в интерактивные наборы данных. Просто предоставьте URL или загрузите PDF-файлы, и плагин будет сканировать и анализировать текст, таблицы, изображения и иерархические структуры. Он создает семантические индексы в реальном времени, что позволяет ChatGPT отвечать на сложные запросы, выделять фрагменты и экспортировать инсайты. Пользователи могут задавать последующие вопросы, запрашивать списки-резюме или углубляться в конкретные разделы с сохранением контекста. Поддерживается пакетная обработка нескольких источников, индивидуальное тегирование документов и универсальный поиск. Плагин интегрирован прямо в интерфейс ChatGPT и улучшает исследования, анализ данных и работу службы поддержки, превращая веб-страницы и документы в разговорную базу знаний.
Кто будет использовать Knowledge Hunter?
Исследователи
Студенты и преподаватели
Бизнес-аналитики
Маркетологи по контенту
Юридические и соответствующие специалисты
Команды поддержки клиентов
Менеджеры по продуктам
Как использовать Knowledge Hunter?
Шаг 1: Откройте ChatGPT и активируйте плагин Knowledge Hunter в магазине плагинов
Шаг 2: Авторизуйтесь в плагине и войдите в свой аккаунт Knowledge Hunter
Шаг 3: Введите URL или загрузите PDF через боковую панель плагина
Шаг 4: Дождитесь завершения индексирования контента и семантической обработки
Шаг 5: Используйте чат для задавания вопросов, запросов по итогам или поиска по ingestированным данным
Платформа
Ключевые Особенности и Преимущества Knowledge Hunter
Основные функции
Интеграция содержания веб-страниц
Загрузка и разбор PDF-файлов
Семантический поиск и индексирование
Ответы в естественной речи
Автоматическое резюме
Поддержка последующих запросов
Обработка источников пакетами
Экспорт выделений и инсайтов
Преимущества
Ускоряет исследования и анализ
Повышает закрепление знаний
Обеспечивает ответы с учетом контекста
Снижает ручное чтение и фильтрацию данных
Централизует рассеянные источники данных
Плавно интегрируется в ChatGPT
Основные Сценарии Использования и Приложения Knowledge Hunter
Академические исследования и обзор литературы
Анализ и суммирование юридических документов
Маркетинговые исследования и конкурентная разведка
Создание базы знаний для поддержки клиентов
Запросы к документации по продуктам
Часто Задаваемые Вопросы о Knowledge Hunter
Что такое Knowledge Hunter?
Как установить Knowledge Hunter?
Какие форматы файлов поддерживаются?
Какие браузеры поддерживаются?
Сколько контента я могу обработать за один раз?
Хранит ли Knowledge Hunter мои данные?
Какие планы цен предусмотрены?
Можно ли использовать Knowledge Hunter с собственными экземплярами ChatGPT?
RAGApp упрощает создание чат-ботов с расширенным поиском, интегрируя векторные базы данных, большие языковые модели и цепочки инструментов в низко-кодовую структуру.
Открытая платформа на базе RAG для искусственного интеллекта, позволяющая использовать LLM для вопросов и ответов по кибербезопасности на основе данных о киберугрожениях с целью получения контекстных инсайтов.
SmartRAG — это открытая платформа на Python для создания конвейеров RAG, которые позволяют задавать вопросы и получать ответы, управляемые LLM, по собственным коллекциям документов.