将复杂文档转化为干净的、适合LLM的数据！ 我与每个AI公司交谈时，他们都在解决同一个问题：如何构建不会产生幻觉并且能够用适当引用支持每个答案的系统？ Tensorlake是一个工具，可以在3个步骤中从任何非结构化文档中提取自定义定义的结构化数据： ↳ 定义你的模式 ↳ 启用引用 ↳ 提取 你将获得准备好的RAG数据，带有精确的引用和边界框。将这些数据输入到你的LLM中，你将生成有引用支持且完全可审计的响应。 这就是演示和生产系统之间的区别。 当你的AI能够准确显示其信息来源时，你就从概念验证转变为人们可以真正信任和部署的东西。 我在回复中分享了Tensorlake的GitHub仓库！