Эффективные 數據攝取 решения

Используйте 數據攝取 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

數據攝取

  • Graph_RAG позволяет создавать графы знаний, основанные на RAG, объединяя поиск документов, извлечение сущностей/связей и запросы к графовым базам данных для получения точных ответов.
    0
    0
    Что такое Graph_RAG?
    Graph_RAG — это фреймворк на базе Python, предназначенный для построения и выполнения запросов к графам знаний для поиска с усилением генерации (RAG). Он поддерживает импорт неструктурированных документов, автоматическое извлечение сущностей и отношений с помощью LLM или инструментов NLP, а также хранение данных в графовых базах, таких как Neo4j. С помощью Graph_RAG разработчики могут создавать связанные графы знаний, выполнять семантические запросы к графу для определения релевантных узлов и путей и подавать полученный контекст в подсказки LLM. Фреймворк предоставляет модульные конвейеры, настраиваемые компоненты и примеры интеграции для облегчения разработки полноценных приложений RAG, повышая точность ответов и их интерпретируемость за счет структурированного представления знаний.
  • Построитель конвейеров RAG на базе ИИ, который обрабатывает документы, создает встраивания и обеспечивает ответы на вопросы в режиме реального времени через настраиваемые интерфейсы чата.
    0
    0
    Что такое RagFormation?
    RagFormation предлагает комплексное решение для реализации рабочих процессов с использованием генерации с дополнением поиска. Платформа обрабатывает различные источники данных, включая документы, веб-страницы и базы данных, и извлекает встраивания с помощью популярных больших языковых моделей (LLMs). Она бесшовно соединяется с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate или Qdrant, для хранения и поиска релевантной информации. Пользователи могут задавать индивидуальные подсказки, настраивать сценарии диалогов и развертывать интерактивные интерфейсы чата или REST API для ответов в режиме реального времени. Встроенный мониторинг, контроль доступа и поддержка нескольких провайдеров LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face) позволяют командам быстро прототипировать, повторять и внедрять масштабные решения на базе ИИ, минимизируя затраты на разработку. Низкокодовый SDK и подробная документация ускоряют интеграцию с существующими системами, обеспечивая бесшовное сотрудничество между отделами и сокращая время выхода на рынок.
  • Fin-Sight Agents Suite — это open-source фреймворк AI-агентов, автоматизирующий получение финансовых данных, их анализ и генерацию инсайтов для инвестиционных решений.
    0
    0
    Что такое Fin-Sight Agents Suite?
    Fin-Sight Agents Suite координирует набор специализированных AI-агентов, предназначенных для финансовой сферы. Каждый агент выполняет отдельные задачи: сбор данных из различных источников, анализ временных рядов, extraction настроений из новостей и предиктивное моделирование. Координатор управляет рабочим процессом, связывая задачи и обеспечивая согласованность данных. Через простые конфигурационные файлы пользователи задают роли агентов, параметры входа и форматы выхода. Система поддерживает настройку аналитических pipelines, от автоматического создания отчетов о прибыли до панелей оценки рисков. Объединяя запросы на естественном языке на базе LLM с количественными модулями, Fin-Sight Agents Suite ускоряет исследования, сокращает ручной труд и повышает точность решений в торговле, управлении портфелем и рыночной разведке.
  • Генерируйте контент, такой как блоги, целевые страницы и помощники по вопросам и ответам без усилий.
    0
    0
    Что такое Cortex Click?
    Cortex Click - это интеллектуальная платформа контента, предназначенная для помощи разработчикам в создании высококачественных блогов, целевых страниц и помощников по вопросам и ответам с минимальными усилиями. Используя вашу существующую документацию, репозитории GitHub и внутренние вики, Cortex Click может создавать контент, который является точным и уместным. Платформа также поддерживает множество SDK и API для программного создания контента и предоставляет инструменты для получения данных из различных источников, что делает процесс создания контента гладким и эффективным.
Рекомендуемые