HelloRAG - ai tOOler
Меню Закрити
HelloRAG
☆☆☆☆☆
Дані RAG (1)

HelloRAG

Легко використовувати різні типи даних для застосувань LLM.

Відвідати інструмент

Початкова ціна Безкоштовно + від $200/міс

Інформація про інструмент

HelloRAG - це універсальний інструмент, який спрощує обробку як людських, так і машинно згенерованих даних для застосувань великих мовних моделей (LLM).

З HelloRAG ви можете легко керувати різними типами даних, незалежно від того, чи є вони простими чи складними, завдяки потужному поєднанню штучного інтелекту та масштабованого людського внеску. Це поєднання забезпечує точність і адаптацію всього, що ви обробляєте, відповідно до ваших потреб.

Інструмент відзначається кількома ключовими завданнями, включаючи витягування, анотування та перетворення різних форматів даних, таких як текст, таблиці, аудіо, відео, формули та фігури. Це робить його надзвичайно зручним для підготовки даних для майбутніх завдань з їх отримання або генерації.

Що відрізняє HelloRAG, так це його безкодовий інтерфейс, який перетворює трудомісткі завдання на плавні, ефективні робочі процеси. Незалежно від того, чи ви технічний професіонал, чи повний новачок, ви знайдете інтерфейс простим і привітним, що робить його доступним для всіх.

Крім того, він добре працює з відкритим фреймворком Richly Annotated Graph (RAG), інтегруючи елементи, такі як LlamaIndex і LangChain, щоб ще більше покращити ваші проекти LLM. Ви також отримаєте повну видимість і контроль над процесом введення даних, що забезпечує безпечне управління всім.

HelloRAG підтримує різноманітні типи документів, включаючи PDF, PPTX/PPT та DOCX/DOC, і навіть постачається з функціями AI-допомоги для парсингу та анотування. Все це означає, що ви отримуєте можливість працювати з вашими даними в зручний та ефективний спосіб, незалежно від формату!

Плюси і мінуси

Плюси

  • Легко для нетехнічних користувачів
  • Введення даних для використання LLM
  • DOCX/DOC
  • Багатомодальна обробка даних
  • Функції для анотування та перетворення
  • Простий у використанні інтерфейс
  • PPTX/PPT
  • Індексація на основі макету
  • Компоненти для LlamaIndex і LangChain
  • Працює з різними типами даних
  • Розширювана людська інтелектуальність
  • Чіткий процес введення даних
  • Зменшує складні завдання
  • Повний контроль над введенням даних
  • Підтримує PDF
  • Інтеграція з фреймворком RAG
  • Точний та налаштовуваний в масштабах
  • Витяг даних, що зберігає значення
  • Платформа без коду
  • Гладкі робочі процеси
  • Безпечне оброблення та зберігання даних
  • Працює з багатьма типами документів
  • Підтримує подальші завдання

Мінуси

  • Можливі часи очікування на обчислювальні ресурси
  • не дуже гнучкий
  • Неповна підтримка режиму зору
  • Немає API для автоматизації та інтеграції
  • Обмежена кількість підтримуваних типів файлів
  • Може знадобитися час для навчання складним даним
  • Додаткова вартість за преміум підтримку
  • Дорого для більших розмірів
  • Потрібна технічна допомога для виправлення помилок
  • Зосереджується на RAG
  • Безкодовий підхід може обмежити налаштування