Embedditor.ai

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Introduction :
Embedditor est une alternative conviviale open source à MS Word qui améliore les recherches vectorielles.
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May 24 2023
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Embedditor.ai Informations sur le produit

Qu'est-ce que Embedditor.ai ?

Embedditor est un équivalent open source de MS Word pour l'intégration qui maximise l'efficacité des recherches vectorielles. Il offre une interface conviviale pour améliorer les métadonnées d'intégration et les jetons. Grâce à des techniques avancées de nettoyage NLP, telles que la normalisation TF-IDF, les utilisateurs peuvent améliorer l'efficacité et la précision de leurs applications liées à LLM. Embedditor optimise également la pertinence du contenu obtenu à partir d'une base de données vectorielle en divisant ou en fusionnant intelligemment le contenu en fonction de sa structure et en ajoutant des jetons vides ou masqués. De plus, il permet de contrôler de manière sécurisée les données en autorisant le déploiement local sur un PC, dans un cloud d'entreprise dédié ou dans un environnement sur site. En filtrant les jetons non pertinents, les utilisateurs peuvent économiser jusqu'à 40% sur les coûts d'intégration et de stockage vectoriel tout en obtenant de meilleurs résultats de recherche.

Comment utiliser Embedditor.ai ?

1. Installez l'image Docker à partir du référentiel GitHub d'Embedditor. 2. Une fois installée, exécutez l'image Docker d'Embedditor. 3. Accédez à l'interface utilisateur d'Embedditor via un navigateur Web. 4. Utilisez l'interface conviviale pour améliorer les métadonnées d'intégration et les jetons. 5. Appliquez des techniques avancées de nettoyage NLP pour améliorer la qualité des jetons. 6. Optimisez la pertinence du contenu obtenu à partir d'une base de données vectorielle. 7. Explorez la fonctionnalité de division ou de fusion de contenu en fonction de sa structure. 8. Ajoutez des jetons vides ou masqués pour améliorer la cohérence sémantique. 9. Contrôlez vos données en déployant Embedditor localement ou dans un cloud d'entreprise dédié ou dans un environnement sur site. 10. Réalisez des économies en filtrant les jetons non pertinents et en améliorant les résultats de recherche.

Fonctionnalités de base de Embedditor.ai

Interface utilisateur conviviale pour améliorer les métadonnées d'intégration et les jetons

Techniques avancées de nettoyage NLP comme la normalisation TF-IDF

Optimisation de la pertinence du contenu en divisant ou en fusionnant le contenu en fonction de sa structure

Ajout de jetons vides ou masqués pour une cohérence sémantique améliorée

Possibilité de déployer Embedditor localement ou dans un cloud d'entreprise dédié ou dans un environnement sur site

Économies de coûts grâce à la filtration des jetons non pertinents et à l'amélioration des résultats de recherche

Les cas d'utilisation de Embedditor.ai

#1

Amélioration de l'efficacité et de la précision des applications liées à LLM

#2

Amélioration des résultats de recherche vectorielle

#3

Amélioration de la cohérence sémantique des morceaux de contenu

#4

Contrôle de la sécurité et de la confidentialité des données

FAQ de Embedditor.ai

Embedditor peut-il être déployé localement ou sur une plate-forme cloud ?

Quels avantages Embedditor offre-t-il pour la recherche vectorielle ?

Comment Embedditor réduit-il les coûts ?

Quelles langues Embedditor prend-il en charge ?

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