统一高效的RAG检索微调和推理框架
RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架,支持多种RAG Reranker模型的推理,包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库,使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型,简化了排序模型的使用和部署。
AI电话助手,提升销售、客户满意度和利润率。
Opencall是一款AI电话助手,专为提高企业销售、客户满意度和利润率而设计。它通过AI技术自动接听电话,回答问题,分类来电者,预约安排,查找信息,并通过自定义工作流程来满足不同企业的需求。其主要优点包括无限制的容量、全天候可用性、减少等待时间、提高收入,并且每个企业都能获得一个独特的AI,就像您的员工的延伸一样。此外,Opencall还提供医疗、美容、房地产等行业的定制化服务,确保与现有流程的无缝对接。
OpenPerplex,您的知识门户
OpenPerplex是一个提供广泛知识资源的在线平台,它通过整合多种信息源,为用户提供了一个便捷的知识获取渠道。该产品以其丰富的信息量、高效的检索能力和友好的用户界面而受到用户的青睐。它不仅适用于个人学习,也适合专业人士进行深入研究。
一个专注于搜索功能的在线工具
SearchForJohn是一个在线搜索工具,旨在帮助用户快速找到所需的信息。它以简洁的界面和高效的搜索算法为特点,为用户提供了一个便捷的信息检索平台。该产品的主要优点包括快速响应、准确的搜索结果和用户友好的界面设计。SearchForJohn的背景信息显示,它是由一群对搜索技术充满热情的开发者创建的,旨在解决用户在信息过载时代中寻找特定信息的难题。目前,该产品提供免费试用,但具体价格和定位信息未在页面上明确展示。
开源的基于深度文档理解的RAG(检索增强生成)引擎
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
Pongo是一个语义过滤器,使用1行代码可以将RAG工作流中的LLM幻觉减少80%。
Pongo的语义过滤器可以通过一行代码将RAG工作流中的LLM幻觉减少80%。它利用多种先进的语义相似性模型和专有的排名算法,确保您始终获得正确的信息。Pongo可以与现有的流程集成,并提供快速的响应时间和零数据保留。
Elmo是一款Chrome扩展,用于创建摘要、洞见和扩展知识
Elmo是一款AI网络副驾驶,作为Chrome扩展程序,能够将网页内容即时压缩成简洁的摘要,提供具体问题的答案,从网页中获取相关信息,并与PDF和YouTube视频进行互动,以增强用户的生产力和理解。
基于文心大模型的知识管理服务
百度智能云甄知是基于百度文心大模型,提供对话式创作、知识管理等服务的智能云产品。它可以快速唤起智能创作,提供丰富创作模板,理解用户创作要求,辅助文档编辑、扩写、排版等,提升创作效率。同时,百度智能云甄知重构了企业知识的全生命周期管理,包括知识生产、加工、组织、分发和应用,实现知识资产高效利用,为企业创新发展注入新动力。
增强自然语言技术用于NASA科学任务方向的信息检索和智能搜索
nasa-smd-ibm-st是一个基于Bi-encoder的句子转换模型,由nasa-smd-ibm-v0.1编码器模型进行了微调训练。它使用了2.71亿个训练样本以及260万个来自NASA科学任务方向(SMD)文档的领域特定样本进行训练。该模型旨在增强自然语言技术,如信息检索和智能搜索,以应用于SMD的自然语言处理任务。该模型可广泛用于信息检索、句子相似度搜索等NASA SMD相关的科学用例。
用于NASA科学任务的基于RoBERTa的转换模型
nasa-smd-ibm-v0.1是一个基于RoBERTa的编码器转换模型,针对NASA科学任务进行了域适应优化。它在与NASA科学任务相关的科学期刊和文章上进行了微调训练,旨在增强自然语言技术,如信息检索和智能搜索等。该模型具有1.25亿个参数,使用掩码语言模型进行预训练。可用于命名实体识别、信息检索、句子转换、可扩展问答等任务,专门定位于NASA科学任务相关的科学用例。
个人数字化大脑
MyMemo是一款AI驱动的知识管理工具,将散乱的数字内容转化为有组织的AI增强型知识库,帮助用户轻松访问和扩展自己的见解。其功能包括收集和整理数字知识、AI分析和提取关键信息、AI智能回答和生成见解、个性化学习与AI总结等。MyMemo适用于个人和团队,旨在提高信息检索和知识管理的效率。
OneDrive中的Copilot,文件互动新浪潮
Copilot in OneDrive是微软推出的新功能,它将帮助用户快速从OneDrive中的文件检索信息。这项功能将在2024年4月底开始推出,支持多种文件类型和多种语言,旨在通过自然语言处理技术提升用户与文件的互动效率。
医疗领域检索式问答基准测试
Benchmark Medical RAG是一个专注于医疗领域的检索式问答(Retrieval-Augmented Generation)基准测试平台。它提供了一系列的数据集和评估工具,旨在推动医疗信息检索和生成模型的研究。
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