End-to-End-Lösungen für die Verarbeitung von Wissensdatenbanken
Während der Aufbau einer herkömmlichen Wissensdatenbank einen vierstufigen Prozess (Datensammlung → Bereinigung → Annotation → Formatkonvertierung) erfordert, erzielt Supametas.AI auf folgende Weise einen Effizienzsprung:
- Omni-Channel-ErfassungSynchronisierte Handhabung mehrerer Datenquellen wie Webseiten/interne Dokumente/Sitzungsaufzeichnungen usw., mit Unterstützung für das automatische Crawling von Aktualisierungen in regelmäßigen Abständen (z. B. Einrichtung einer täglichen Synchronisierung von Websites mit Vorschriften).
- Batch-AutomatisierungStrukturierte Ausgabe: 50 Seiten PDF oder 2 Stunden Audio können in 30 Minuten fertiggestellt werden, mehr als 200 Mal schneller als die manuelle Verarbeitung
- Ein-Klick-IntegrationIntegrierte Dify/OpenAI-Plattformkonnektoren, die beim Export automatisch die Schemaanforderungen der Ziel-Wissensbasis erfüllen.
Bewährte Verfahren sind: 1) Erstellen Sie einen Datensatz "Finanzvorschriften" 2) Fügen Sie die URL der SEC-Website und die lokale PDF-Broschüre hinzu 3) Richten Sie wöchentliche Crawl-Updates ein 4) Aktivieren Sie beim Export die Optionen "Zusammenfassung generieren" und "Verschlagwortung" 5) Stellen Sie eine Verbindung zur GPTs-Wissensdatenbank des Unternehmens her. "5) Verbinden Sie sich direkt mit der GPTs-Wissensdatenbank des Unternehmens.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSupametas.AI: Extraktion unstrukturierter Daten in hochverfügbare LLM-DatenDie
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