产品库

客户数据统一与检索平台

Tilores Identity RAG 是一个为大型语言模型（LLMs）提供客户数据搜索、统一和检索服务的平台。它通过实时模糊搜索技术，处理拼写错误和不准确信息，提供准确、相关且统一的客户数据响应。该平台解决了大型语言模型在检索结构化客户数据时面临的挑战，如数据来源分散、搜索词不完全匹配时难以找到客户数据，以及统一客户记录的复杂性。它允许快速检索结构化客户数据，构建动态客户档案，并在查询时提供实时统一且准确的客户数据。

客户数据搜索、统一和检索的LLM工具

IdentityRAG是一个基于客户数据构建LLM聊天机器人的工具，能够从多个内部源系统如数据库和CRM中检索统一的客户数据。该产品通过实时模糊搜索处理拼写错误和不准确信息，提供准确、相关和统一的客户数据响应。它支持快速检索结构化客户数据，构建动态客户档案，并实时更新客户数据，使LLM应用能够访问统一且准确的客户数据。IdentityRAG以其快速响应、数据实时更新和易于扩展的特点，受到快速增长、数据驱动的企业的信任。

实时统一散乱的客户数据的API

Tilores API是数据驱动公司用于创建跨所有源系统统一客户视图的工具。它能帮助公司建立实时解决方案，管理风险，发现欺诈，提供个性化数字体验，支持GenAI应用，而无需复杂的工程技术。

开源的客户数据平台

Tracardi是一个开源的客户数据平台，帮助您通过自动化的数字体验来与客户互动并提高销售业绩。它可以帮助您连接不同接触点的客户数据，提供有价值的洞察，用于改善客户体验。通过自动化个性化的消息和定向营销活动，您还可以提高客户参与度和留存率。Tracardi提供了全面的客户数据库，可由其他系统访问，以分析、跟踪和管理客户互动。它支持从多个渠道收集数据，提供实时的客户互动，并可以基于事件触发各种行动。

智能CRM，统一客户数据、自动化工作并提供可操作洞见。

Clarify是一款AI原生的CRM，可以统一客户数据、自动化繁琐工作，并提供可操作洞见，让用户专注于重要事项。产品定位于帮助用户提高销售效率和业绩。

同步客户数据至您的GTM工具

Whalesync是一个专注于同步客户数据的平台，它允许用户在不同的GTM（增长、交易、营销）工具之间进行双向数据同步。这项技术的重要性在于它能够提高数据的实时性和准确性，减少数据孤岛，帮助企业更有效地管理和分析客户数据。Whalesync以其企业级安全性、合规性和可扩展性为特点，支持从初创企业到大型企业的广泛应用。

统一大型模型 API调用方式

支持将 openai、claude、azure openai, gemini,kimi, 智谱 AI, 通义千问，讯飞星火 API 等模型服务方的调用转为 openai 方式调用。屏蔽不同大模型 API 的差异，统一用 openai api 标准格式使用大模型。提供多种大型模型支持，包括负载均衡、路由、配置管理等功能。

ChatGPT 数据与分析是一个全面的资源、材料和指南目录，旨在帮助您掌握人工智能的艺术。

ChatGPT 数据与分析是一个包含资源、材料和指南的综合目录，涵盖了与 ChatGPT 相关的内容。该目录旨在帮助您提高 AI 技能。本书提供了 ChatGPT 的提示，可帮助您释放创造力，提高工作效率。提示清晰简明。本目录中的所有材料都经过精心策划，确保来源可靠和权威，为您提供高质量的信息和指导。

Promptrepo是一个可以从邮件、论坛和聊天中提取客户数据的工具，帮助用户更轻松地追踪、分析和获取可操作的见解。

Promptrepo是一款集成到Google表单和表格中的工具，可直接从邮件、论坛和聊天中提取客户数据，实现数据的快速分析和见解提取。其主要优点在于节省用户切换工具的时间，提高数据整理和分析的效率。

大型语言模型，支持多语言和代码数据

Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型（LLM），是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括：支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头（GQA）、2^17词汇量（约128k）、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多种基准测试中表现出色，如HellaSwag（0-shot）、Winogrande（0-shot）、OpenBookQA（0-shot）等。

连接自定义数据源到大型语言模型的数据框架

LlamaIndex是一个简单、灵活的数据框架，用于连接自定义数据源到大型语言模型。它提供了关键工具，用于增强您的LLM应用程序的数据。包括数据摄取、数据索引和查询接口。可以轻松构建强大的终端用户应用程序，如文档问答、数据增强聊天机器人、知识代理、结构化分析等。支持连接非结构化、结构化或半结构化的数据源。

使用大型语言模型（LLMs）进行数据清洗和整理的Python库。

databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。

高质量开放数据集平台，为大型模型提供数据支持

OpenDataLab是一个开源数据平台，提供高质量的开放数据集，支持大型AI模型的训练和应用。平台容量巨大，包含5500多个数据集，涵盖1500多种任务类型，总数据量达到80TB以上，下载量超过1064500次。平台提供30多种应用场景、20多种标注类型和5种数据类型，支持数据结构、标注格式和在线可视化的统一标准，实现数据的开放共享和智能搜索，提供结构化的数据信息和可视化的注释和数据分布，方便用户阅读和筛选。平台提供快速下载服务，无需VPN即可从国内云端快速下载数据。

AI驱动的B2B研究代理，快速筛选和丰富潜在客户数据库。

Kuration AI是一个利用人工智能技术帮助用户进行B2B研究的工具，它通过智能筛选和数据丰富化，帮助用户快速从大量信息中提炼出有价值的商业线索。产品背景是帮助企业从混乱的数据中快速找到目标公司，提高工作效率，减少人力成本。Kuration AI提供不同层次的定价计划，满足不同规模企业的需求。

数据驱动的框架，增强大型语言模型的工作流编排能力

WorkflowLLM是一个以数据为中心的框架，旨在增强大型语言模型（LLMs）在工作流编排方面的能力。核心是WorkflowBench，这是一个大规模的监督式微调数据集，包含来自83个应用、28个类别的1503个API的106763个样本。WorkflowLLM通过微调Llama-3.1-8B模型，创建了专门针对工作流编排任务优化的WorkflowLlama模型。实验结果表明，WorkflowLlama在编排复杂工作流方面表现出色，并且能够很好地泛化到未见过的API。

一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型

Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。

定制化大型语言模型的训练平台

Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台，可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型，无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具，可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据，并以速度和质量优于基于对话的模型。

AI驱动的反馈处理解决方案，提高效率3200%，包括客户数据整合、文本和情感分析、工作流自动化等功能。

Unwink AI是一款AI驱动的客户情报平台，利用反馈处理技术提高企业效率。其主要优点包括提高工作效率、增加客户生命周期价值、促进产品开发、节省时间和成本、增强客户忠诚度以及增加收入。

大型语言模型角色扮演框架

RoleLLM是一个角色扮演框架，用于构建和评估大型语言模型的角色扮演能力。它包括四个阶段：角色概要构建、基于上下文的指令生成、使用GPT进行角色提示和基于角色的指令调整。通过Context-Instruct和RoleGPT，我们创建了RoleBench，这是一个系统化和细粒度的角色级别基准数据集，包含168,093个样本。此外，RoCIT在RoleBench上产生了RoleLLaMA（英语）和RoleGLM（中文），显著提高了角色扮演能力，甚至与使用GPT-4的RoleGPT取得了可比较的结果。

构建和训练大型语言模型的综合框架

DataComp-LM (DCLM) 是一个为构建和训练大型语言模型（LLMs）而设计的综合性框架，提供了标准化的语料库、基于open_lm框架的高效预训练配方，以及超过50种评估方法。DCLM 支持研究人员在不同的计算规模上实验不同的数据集构建策略，从411M到7B参数模型。DCLM 通过优化的数据集设计显著提高了模型性能，并且已经促成了多个高质量数据集的创建，这些数据集在不同规模上表现优异，超越了所有开放数据集。

保护您的身份和数据免受大型语言模型隐私泄露威胁

ZeroTrusted.ai是一家先驱性的公司,专门从事生成式人工智能安全领域。他们的LLM防火墙产品旨在保护您免受由于语言模型训练数据集可能包含您的敏感信息而带来的数据曝光和被不道德的语言模型提供商或恶意行为者利用的风险。该产品提供匿名功能以保护提示语隐私,通过ztPolicyServer和ztDataPrivacy确保数据安全和隐私,优化提示语和验证结果以提高准确性并防止模型编造,并支持与LangChain、Zapier等多种工具集成。该产品分为免费版、标准版、商业版和企业版等多个定价方案,功能和服务级别有所不同。ZeroTrusted.ai致力于简化安全合规,通过云无关的零信任解决方案、动态自适应加密等技术最大程度地保护应用程序和数据。

连接大型语言模型与谷歌数据共享平台，减少AI幻觉现象。

DataGemma是世界上首个开放模型，旨在通过谷歌数据共享平台的大量真实世界统计数据，帮助解决AI幻觉问题。这些模型通过两种不同的方法增强了语言模型的事实性和推理能力，从而减少幻觉现象，提升AI的准确性和可靠性。DataGemma模型的推出，是AI技术在提升数据准确性和减少错误信息传播方面的重要进步，对于研究人员、决策者以及普通用户来说，都具有重要的意义。

TOFU数据集为大型语言模型的虚构遗忘任务提供基准。

TOFU数据集包含根据不存在的200位作者虚构生成的问答对,用于评估大型语言模型在真实任务上的遗忘性能。该任务的目标是遗忘在各种遗忘集比例上经过微调的模型。该数据集采用问答格式,非常适合用于流行的聊天模型,如Llama2、Mistral或Qwen。但是,它也适用于任何其他大型语言模型。对应的代码库是针对Llama2聊天和Phi-1.5模型编写的,但可以轻松地适配到其他模型。

多模态大型语言模型的优化与分析

MM1.5是一系列多模态大型语言模型（MLLMs），旨在增强文本丰富的图像理解、视觉指代表明和接地以及多图像推理的能力。该模型基于MM1架构，采用以数据为中心的模型训练方法，系统地探索了整个模型训练生命周期中不同数据混合的影响。MM1.5模型从1B到30B参数不等，包括密集型和混合专家（MoE）变体，并通过广泛的实证研究和消融研究，提供了详细的训练过程和决策见解，为未来MLLM开发研究提供了宝贵的指导。

多维奖励模型，助力构建自定义大型语言模型。

Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。

高性能语言模型基准测试数据集

DCLM-baseline是一个用于语言模型基准测试的预训练数据集，包含4T个token和3B个文档。它通过精心策划的数据清洗、过滤和去重步骤，从Common Crawl数据集中提取，旨在展示数据策划在训练高效语言模型中的重要性。该数据集仅供研究使用，不适用于生产环境或特定领域的模型训练，如代码和数学。

统一的语言模型评估框架

PromptBench是一个基于Pytorch的Python包,用于评估大型语言模型(LLM)。它为研究人员提供了用户友好的API,以便对LLM进行评估。主要功能包括:快速模型性能评估、提示工程、对抗提示评估以及动态评估等。优势是使用简单,可以快速上手评估已有数据集和模型,也可以轻松定制自己的数据集和模型。定位为LLM评估的统一开源库。

快速生成问答数据，评估语言模型。

FiddleCube是一个专注于数据科学领域的产品，它能够快速地从用户的数据中生成问答对，帮助用户评估大型语言模型（LLMs）。它提供了准确的黄金数据集，支持多种问题类型，并能够通过度量标准来评估数据的准确性。此外，FiddleCube还提供了诊断工具，帮助用户找出并改进性能不佳的查询。

轻量级Python库，用于使用大型语言模型进行网站抓取。

Parsera是一个轻量级的Python库，专门设计用于与大型语言模型（LLMs）结合，以简化网站数据抓取的过程。它通过使用最少的令牌来提高速度并降低成本，使得数据抓取变得更加高效和经济。Parsera支持多种聊天模型，并且可以自定义使用不同的模型，如OpenAI或Azure。

统一接口访问多个生成式AI服务

aisuite是一个提供简单、统一接口以访问多个生成式AI服务的产品。它允许开发者通过标准化的接口使用多个大型语言模型（LLM），并比较结果。作为一个轻量级的Python客户端库包装器，aisuite使得创作者可以在不改变代码的情况下，无缝切换并测试来自不同LLM提供商的响应。目前，该库主要关注聊天完成功能，并计划在未来扩展更多用例。