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  • OppenheimerGPT: 一個用於比較多個AI模型輸出的AI助手平台。
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    OppenheimerGPT: two AI brains, one app! 是什麼?
    OppenheimerGPT是一款尖端應用,專為渴望同時利用多個AI模型的用戶設計。通過輸入一個提示,用戶可以接收並比較來自不同集成AI模型的輸出。這一特性促進了更深入的理解和多方面的見解,優化了研究和分析能力。該平台以用戶友好著稱,確保流暢的互動並為尋求全面AI驅動回應的人們最大化生產力。
  • 人工智慧驅動的移動和社交互動解決方案。
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    Pikup AI 是什麼?
    Pikup.ai 利用最先進的人工智慧技術,在商業和社交環境中提供穩健的解決方案。該平台使用人工智慧和計算機視覺來增強移動解決方案,並提供有效社交通信的工具。Pikup.ai 的多面向方法滿足尋求高效的人工智慧系統以用於各種應用的用戶需求,從商業分析到社交互動。
  • 輕鬆從任何網頁提取結構化數據,使用Rapture Parser。
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    Rapture Parser 是什麼?
    Rapture Parser是一款先進的網路爬蟲工具,旨在輕鬆從任何網頁提取結構化數據。無論您是需要應用程式特定數據的開發者,還是收集網路內容進行分析的研究員,Rapture Parser都能幫助您。只需輸入一個URL或原始HTML,您就可以在幾秒鐘內檢索到有組織的數據,如標題、文本和元數據。該平台的AI集成確保了高效的數據處理,使用者可以專注於分析而不是編碼。
  • Shape是一個AI驅動的数据分析平台。
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    Shape 是什麼?
    Shape是一個AI驅動的分析平台,將複雜的数据轉化為直觀的圖形,提供AI驅動的数据分析、臨時查詢、數據可視化和Slack整合。它提供自我配置系統,自主發現洞察。該平台促進數據可存取性,允許用戶在不需要撰寫SQL代碼的情況下揭示洞察,簡化了數據探索和解釋的過程。
  • Voxpopme 透過視頻反饋和 AI 驅動的分析,提升質性研究的能力。
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    Voxpopme 是什麼?
    Voxpopme 專門捕捉用戶的視頻反饋,並利用 AI 來分析數據,提供深入的質性見解。該平台支持視頻調查、深入訪談、焦點小組和情感分析,所有功能集中在一個用戶友好的界面中。企業利用 Voxpopme 通過生動地可視化客戶意見和情感來做出基於數據的決策。AI 驅動的分析幫助簡化數據分析過程,使其更快、更高效。
  • Checklynx 是一個由人工智慧驅動的 AML 合規代理,提供自動化的制裁和 PEP 篩選。
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    Checklynx AML Agent 是什麼?
    Checklynx 利用先進的人工智慧技術來優化 AML 合規過程。通過分析詳細的搜索標準,它生成精確的篩選結果並提供可行的建議,模擬合規分析師的洞察。此工具幫助使用者輕鬆導航法規,同時最小化與合規檢查相關的手動任務。憑藉持續監控的能力,Checklynx 確保組織能有效滿足不斷變化的監管義務,同時為各種規模的企業提供量身訂做的成本效率解決方案。
  • 利用AI驅動的Vizly分析和可視化您的Google Sheets。
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    Vizly - Analyze Google Sheets with AI 是什麼?
    Vizly是一個基於AI的擴展,旨在簡化分析和可視化Google Sheets數據的過程。它使用最新的模型,例如OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet,將原始數據轉化為有意義的見解。用戶可以迅速上傳數據,生成交互式圖表,自定義可視化,並將結果導出為DOCX、PDF、IPYNB或HTML等多種格式。此外,Vizly還允許從數據分析創建可共享的Web應用程序。這款工具非常適合初學者和經驗豐富的用戶,無需技術專業知識即可進行數據分析。
  • Yotto 提供基於區塊鏈和人工智慧的抽獎平台。
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    Yotto 是什麼?
    Yotto 是一個革命性的平臺,旨在改變品牌和影響者進行抽獎的方式。通過整合區塊鏈技術,Yotto 確保透明性和安全性,而AI功能提供了複雜的分析和定位選項。這種組合允許個性化、吸引人和可靠的抽獎體驗。無論您是希望增強客戶互動的品牌,還是希望提高參與度的影響者,Yotto 的平台提供了現代數位環境中成功所需的工具和功能。
  • 7Assets 是一個創新的、由人工智慧驅動的全面財富管理數位平台。
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    7Assets 是什麼?
    7Assets 是一個由人工智慧驅動的財富管理平台,旨在簡化財務數據組織。它提供一個全面的資產追蹤解決方案,包括日常開支和投資,通過人工智慧進行分析和個性化建議。該平台整合各種財務數據來源,為您提供財富的綜合視圖,以及智能見解和建議,幫助您優化財務管理。
  • Graph_RAG實現利用RAG的知識圖譜創建,整合文件檢索、實體/關係抽取與圖形資料庫查詢以獲取精確答案。
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    Graph_RAG 是什麼?
    Graph_RAG是一個用Python打造的框架,設計用來構建和查詢知識圖譜,以支援檢索增強生成(RAG)。它支持非結構化文件的導入,透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係,並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG,開發者可建立連結的知識圖譜,執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑,並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例,促進端到端的RAG應用,提升答案的準確度與解釋性,藉由結構化知識表徵。
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