Soluções de processamento de dados de base de conhecimento de ponta a ponta
A construção tradicional da base de conhecimento precisa passar por um processo de quatro etapas: coleta de dados → limpeza → anotação → conversão de formato; a Supametas.AI dá um salto de eficiência da seguinte forma:
- Captura Omni-ChannelManuseio sincronizado de várias fontes de dados, como páginas da Web/documentos internos/gravações de reuniões etc., com suporte para rastreamento automático de atualizações em intervalos regulares (por exemplo, configuração da sincronização diária de sites regulatórios).
- automação de lotesSaída estruturada: 50 páginas de PDF ou 2 horas de áudio podem ser concluídas em 30 minutos, mais de 200 vezes mais rápido do que o processamento manual
- integração com um cliqueConectores de plataforma Dify/OpenAI integrados para corresponder automaticamente aos requisitos de esquema da base de conhecimento de destino ao exportar.
As práticas recomendadas são: 1) Crie um conjunto de dados "Financial Regulations" (Regulamentos financeiros) 2) Adicione o URL do site da SEC e o folheto local em PDF 3) Configure atualizações semanais de rastreamento 4) Marque as opções "Generate summary" (Gerar resumo) e "Keyword tagging" (Marcação de palavras-chave) ao exportar 5) Conecte-se à base de conhecimento corporativa do GPTs. "5) Conecte-se diretamente à base de conhecimento corporativa do GPTs.
Essa resposta foi extraída do artigoSupametas.AI: extração de dados não estruturados em dados altamente disponíveis do LLMO
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