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高評分semantic queries工具

探索使用者最推薦的semantic queries工具，以高效、穩定的解決方案提升您的工作品質。

semantic queries

  • DataLang

    輕鬆地用自然語言查詢數據庫，使用DataLang。
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    DataLang 是什麼？
    DataLang是一個精密而簡單的工具，可以通過自然語言查詢數據庫。用戶可以設置數據源，添加數據視圖，並像對話一樣與數據互動。這消除了對複雜SQL查詢的需求，使用戶能夠使用簡單語言獲得快速洞察和回應。
    DataLang 核心功能
    • 自然語言查詢
    • 數據源設置
    • 數據視圖添加
    • 與數據對話
    DataLang 優缺點

    缺點

    沒有明確的開源版本提供。
    較低級別方案支援有限。
    未顯示有行動應用程式。
    對非技術使用者設定資料來源可能較為複雜。

    優點

    支援多種資料來源整合，包括 SQL 資料庫、檔案和 API。
    可透過公開 URL、嵌入或發布至 GPT 商店輕鬆分享聊天機器人。
    提供適合個人至大型企業的不同價格方案。
    允許透過聊天互動資料，簡化資料存取與洞察。
    提供 API 存取以便靈活整合。
    DataLang 定價
    有免費方案YES
    免費試用詳情
    定價模式免費增值
    是否需要信用卡No
    有終身方案No
    計費頻率每月

    價格方案詳情

    免費

    0 USD
    • 1 位用戶
    • 1 個資料來源
    • 100 點數
    • 聊天機器人小工具
    • 移除 DataLang 提供標示
    • 無支援

    基礎

    19 USD
    • 2 位用戶
    • 10 個資料來源
    • 每月 1,000 點數
    • 聊天機器人小工具
    • 移除 DataLang 提供標示
    • 無支援

    專業

    49 USD
    • 6 位用戶
    • 50 個資料來源
    • 每月 3,000 點數
    • 聊天機器人小工具
    • 移除 DataLang 提供標示
    • 基礎支援

    企業

    399 USD
    • 12 位用戶
    • 1,000 個資料來源
    • 每月 20,000 點數
    • 聊天機器人小工具
    • 移除 DataLang 提供標示
    • 優先支援
    最新價格，請訪問： https://datalang.io/pricing

  • Graph_RAG

    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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