Proměňte složité dokumenty na čistá data připravená pro LLM! Každá společnost zabývající se umělou inteligencí, se kterou jsem mluvil, řeší stejný problém: jak vytvořit systémy, které nemají halucinace a každou odpověď podpoří správnými citacemi? Tensorlake je nástroj, který extrahuje vlastní definovaná strukturovaná data z jakéhokoli nestrukturovaného dokumentu ve 3 krocích: ↳ Definujte své schéma ↳ Povolit citace ↳ Výňatek Získáte data připravená pro RAG s přesnými citacemi a ohraničujícími rámečky. Zadejte to do svého LLM a vygenerujete odpovědi, které jsou podložené citacemi a plně auditovatelné. To je rozdíl mezi demo a produkčním systémem. Když vaše umělá inteligence dokáže přesně ukázat, odkud získala informace, posunete se od proof-of-concept k něčemu, čemu mohou lidé skutečně důvěřovat a co mohou nasadit. V odpovědích jsem sdílel úložiště Tensorlake GitHub!