Deep Seek — это облачный агент AI, революционизирующий способы обнаружения и взаимодействия с информацией. Пользователи могут загружать различные типы файлов — PDF, DOCX — или предоставлять URL-адреса сайтов и видео YouTube. Платформа автоматически индексирует содержимое и использует усиленную генерацию для выборки релевантных фрагментов в ходе диалога. Во время общения Deep Seek извлекает контекст из своей базы знаний и создает ясные, целенаправленные ответы. Такой гибридный подход обеспечивает быстрые и точные ответы при сохранении глубины и нюансов исходных источников.
Основные функции Deep Seek
Индексация документов и сайтов
Поиск и суммирование видео YouTube
Диалоговые вопросы и ответы по персонализированным базам знаний
Поддержка PDF, DOCX и URL
Генерация на основе поиска для точных ответов
Плюсы и минусы Deep Seek
Минусы
Ограниченная видимая подробная информация о функциях или ценах.
Нет прямого доступа к магазинам приложений или ссылкам на расширения.
Плюсы
Предоставляет специализированный инструмент поиска по темам и достижениям в области ИИ.
Помогает пользователям быть в курсе последних исследований и новостей стартапов в области ИИ.
Keylight AI использует современный искусственный интеллект для преобразования поиска документов, позволяя пользователям быстро и точно извлекать релевантную информацию. Этот мощный инструмент бесшовно интегрируется в различные форматы, обеспечивая доступность и удобство использования. Его надежные функции подходят как для отдельных пользователей, так и для организаций, позволяя им преодолевать ограничения традиционных методов поиска. Разработанный для повышения эффективности, Keylight AI не только увеличивает производительность, но и прокладывает путь для лучшего принятия решений благодаря оптимизированному поиску информации.
Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.