將複雜的文件轉換為乾淨的、適合 LLM 的數據！ 我所談過的每一家 AI 公司都在解決同一個問題：如何建立不會產生幻覺的系統，並用正確的引用來支持每個答案？ Tensorlake 是一個工具，可以在 3 個步驟中從任何非結構化文檔中提取自定義定義的結構化數據： ↳ 定義您的架構 ↳ 啟用引用 ↳ 提取 您將獲得 RAG 準備好的數據，並附有精確的引用和邊界框。將這些數據提供給您的 LLM，您將生成有引用支持且完全可審計的回應。 這是演示和生產系統之間的區別。 當您的 AI 能夠準確顯示其信息來源時，您就從概念驗證轉變為人們實際可以信任和部署的東西。 我已在回覆中分享了 Tensorlake 的 GitHub 倉庫！