GPTを統合したChatGPTサイドバー
リンク、画像、PDF、GPTを含むチャットをサポート
ChatGPT 3.5/4、Claude Instant/V2、Geminiの統合
オールインワンのチャットボット、AIリーダー、AIライター、ChatPDF統合画像ツール
GPT-3.5、GPT-4、Claude、BardをサポートしたグループAIチャット
すべての利用可能なボットからのあらゆる質問に即時に回答
Recall, Ryne AI, Sourcetable — AI spreadsheet & data analyst, ポートフォリオパイロット, SalesCloser AI, BeFreed, MemFree, Beloga, Emberly, AutoFlowは最高の有料/無料AIの知識グラフツールです。
AI知識グラフとは、人工知能を使用して異なる情報セットを意味のある方法で相互にリンクさせるデータ構造です。相互に接続されたデータポイントのネットワークを作成することにより、AI知識グラフは深層学習アルゴリズムがデータのパターン、関連性、コンテキストを理解することを可能にし、AIシステムの意思決定と予測分析能力を高めます。
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Sider | GPTを統合したChatGPTサイドバー | Sider Chrome/Edgeの拡張機能をインストールして、その機能をお楽しみください。ウェブページ上の読み書き、チャット、翻訳など、さまざまな場面でお手伝いします。 | |
NoteGPT | 動画、記事、テキストに対するAI要約 |
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| Googleアカウントでログインするか、公式の拡張機能をダウンロードして使います。コンテンツを要約し、ノートを取り、保存します。ノートを整理し、他の人と連携します。 |
Exa | 意味検索機能 | 関連データを検索するための簡単なコードスニペットを使用して、Exa APIをアプリケーションに統合します。 | |
Abacus.AI | ChatLLM | Gen AIを使用してスケールで応用AIシステムを構築します。ML専門家が専門コンサルテーションまたは無料トライアルを提供して、サービスをテストします。 | |
MacroMicro | 動的かつ自動更新されるチャート | 動的なチャートやデータを通じて市場の洞察を見つけ、投資戦略を最適化し、プラットフォーム上で活気あるマクロ経済専門家コミュニティと関わります。 | |
Recall | オンラインコンテンツを要約 | Recallを使用するには、オンラインコンテンツを要約して知識ベースに保存するだけです。AIによるツールは、言及に基づいてコンテンツを自動的にカテゴリ分けし、将来簡単にアクセスできるように整理します。 | |
TXYZ.AI | 研究に関する洞察を抽出 |
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| 学術論文を発見し、研究タスクをスピードアップし、研究に関する洞察を得て、研究ライブラリを管理し、異分野の知識を習得する方法を学んでください。 |
Ryne AI | Humanizer: 検出不能なコンテンツ作成のマスター | サインイン: Ryne AIを訪れ、アカウントを作成します。クレジットカードは不要です。 Humanizerツールを選択: Humanizerを選んで、AI生成されたテキストを検出不能な人間らしいコンテンツに変換します。Turnitinのような厳しい検出器にも通用します。 コンテンツを入力またはアップロード: コンテンツを貼り付けるかドラフトをアップロードします。Humanizerはプロのアルゴリズムと意味的パターンのランダム化を適用してシームレスに強化します。また、Beast Modeを使用すると、数秒で最大10,000単語を生成できます。 結果を生成する: RyneのHumanizerが、検出器に対して保証された品質の自然なコンテンツを生成する様子を見てください。 Ryne Chatを使用: インタラクティブなヘルプが必要ですか?Ryne Chatにアクセスし、以下を行います: Ryne Chatに何でも質問できます。それに基づいてカスタマイズされた質問と回答を生成します。 高度なAIモデルにアクセス: ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityからの回答を取得したり、包括的な視点のために応答を組み合わせたりできます。 | |
Sourcetable — AI spreadsheet & data analyst | AIスプレッドシート |
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Open Knowledge Maps | 研究トピックの視覚的概要 | Open Knowledge Mapsを使用するには、単に研究トピックを入力して視覚的な概要を取得し、関連する論文を見つけ、その分野の重要な概念を特定します。 |
AI知識グラフは、データサイエンティスト、研究者、AI開発者など、複雑かつ相互に関連する大量のデータを扱う産業や専門家に適しています。具体的な例としては、Eコマース、医療、金融、物流などのセクターが挙げられます。
AI知識グラフは、グラフ形式で異なるデータセットをマッピングしリンクさせることにより、AIが洞察を導き出し理解することができる接続を構築します。AIアルゴリズムは、このデータ構造をたどり、パターンを分析し、洞察と文脈に基づいてインテリジェントな意思決定を行います。
AI知識グラフを持つことの利点には、複雑なデータセットの理解を深める、意思決定の改善、高速なデータ処理、より良い予測分析があります。それにより、機械が現実世界の対象とその相互関係を学び理解することで、AIのパフォーマンスが向上します。