AIの課題に遭遇
AIにおけるコンテキストの制限
LLM は広範なデータ分析に苦労します。
知識の散布
組織内の知識の調整が分散している。
ドメイン知識
正確な回答を提供する能力が制限されます。
AIプロジェクトに関する懸念
データの品質が悪いと、AI によるクレンジングが妨げられ、より良い結果が得られなくなります。
多様な知識源
堅牢な知識統合
当社のプラットフォームは知識を組み込むための多彩な方法を提供し、ユーザーは doc、pdf、md、txt、csv、xls などのさまざまな形式でドキュメントをアップロードできます。
データ構造化
当社のプラットフォームは、従来のドキュメントのような非構造化データに対応するだけでなく、ナレッジベースの一部として表や Q&A 形式などの構造化データもサポートしています。
サードパーティの統合とAPI
Notion、Dropbox、Google Drive などのサードパーティ アプリケーションからの知識を簡単に統合し、AI の情報ソースを拡張します。
効率的な知識管理
オンライン知識編集
アップロードされた知識をオンラインで直接編集し、変更プロセスを簡素化します。
Web ナレッジの更新
ワンクリックで簡単に Web ページ情報を更新できるため、再度追加する必要がありません。
知識のスライス
制御を強化するために知識スライス管理を合理化します。
知識価値の向上
最適な知識アーキテクチャ
当社の構造は編集を最適化し、RAG アーキテクチャと LLM の微調整のために Q&A を効率的に生成します。
知識検索の改善
「Q&A」の構造化された保存方法により知識の想起が向上し、検索プロセスの精度が向上します。
合理化されたボットトレーニング
チャット履歴の分析と反復的な「Q&A」の改善を通じてボットの熟練度を向上することで、継続的なパフォーマンスの向上が促進されます。
LLMの微調整を簡素化
構造化された「Q&A」知識を LLM の微調整に直接活用し、微調整プロセスを簡素化します。
強力な知識の埋め込み
品質知識埋め込みモデル
世界をリードする埋め込みモデルにアクセスして、知識の優れたセマンティックマッチングを実現し、正確性と関連性を確保します。
混合検索モード
高密度 + スパース ベクトル検索 ベクトルとキーワード検索を組み合わせることで精度が向上します。
ベクトル検索分析
知識検索テスト 直接テストを実施して知識検索の有効性を評価します。
安全な知識の保管
LarkBots は、伝送暗号化、セキュリティ暗号化、アカウント データ分離などの最先端のテクノロジーを採用し、データを非常に安全な状態で維持します。複数のバックアップと堅牢なクラウド プラットフォームにより、強固なデータ セキュリティを保証します。データの安全性に対する安心と揺るぎない信頼のために、当社をお選びください。