affinda.com

はじめに:AIで文書が多いワークフローを自動化します。

アドオン:2024/4/4

毎月の訪問数:55.6K

カテゴリ:仕事分析
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affinda.comとは何ですか?

Affindaの文書AIプラットフォームは、文書再構築における知的財産を数年も蓄積し、コンピュータビジョン、自然言語処理、ディープラーニングの進歩を組み合わせて、より高速で正確で高品質なデータ抽出ソリューションを提供します。

affinda.comのユースケースは?

文書処理、データ抽出、情報セキュリティ

affinda.comに適したユーザーは?

文書処理ワークフローを合理化し、データ抽出の精度を向上させることを目指すビジネスや組織です。

affinda.comは無料ですか?

いいえ

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affinda.com ウェブサイトのトラフィック分析

毎月の訪問数

42.0K

訪問期間

286s

訪問ごとのページ数

6.79

直帰率

42.35%

経時的な訪問数

上位の国

Australia40.33%
India11.68%
United States10.45%
United Kingdom4.71%
Poland2.58%

トラフィックソース

検索54.55%
直接33.64%
紹介7.76%
社交3.30%
有料紹介0.64%
郵便0.12%

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あなたのデータベースをRAG-対応にしましょう RAG(Retrieval-Augmented Generation)とは、生成とリカバリを組み合わせたディーラーニング技術であり、大量のデータから知識を抽出し、それに基づいて文を作成することができます。これにより、データベースに格納されている情報をより理解しやすくし、ユーザーが効率的に検索と操作を行う支援をします。 RAG-対応データベースを作成するには、以下の手順に従ってください: 1. WrenAIを統合する:WrenAIは、データベースの検索と操作を支援するAI技術です。これを使用すると、データベースに保存されている情報がより理解しやすくなり、ユーザーが効率的に検索と操作を行うことができます。 2. データベースを準備する:データベースに保存されているデータに対して、適切なインデックスを作成し、クエリの効率性を確保してください。また、データの整合性やセキュリティも確認してください。 3. クエリを作成する:ユーザーがデータベースを操作する際に使用するクエリを作成します。これにより、データベース内の情報をより効率的に検索と操作することができるようになります。 4. RAGモデルをトレーニングする:データベースに保存されているデータに基づいて、RAGモデルをトレーニングします。これにより、データベース内の情報をより理解しやすくし、ユーザーが効率的に検索と操作を行う支援をします。 5. アプリケーションを開発する:データベースにアクセスして操作するアプリケーションを開発します。これにより、ユーザーはデータベースの情報をより理解しやすくなり、効率的に検索と操作を行うことができます。 これらの手順に従って、データベースをRAG対応にすることができます。これにより、データベースに格納されている情報がより理解しやすくなり、ユーザーが効率的に検索と操作を行うサポートをします。また、RAG技術を利用することで、データベースの情報をより豊富な文脈で表現し、ユーザーのニーズに応えるためのインサイトを提供することもできます。 データベースをRAG対応にすることで、次のような利点が期待できます: - データベース内の情報をより理解しやすくする - ユーザーが効率的に検索と操作を行うサポートを提供する - データベースの情報をより豊富な文脈で表現する - ユーザーのニーズに応えるためのインサイトを提供する RAG技術を活用し、データベースをより高度で効率的なプラットフォームに変えましょう。これにより、ユーザーはデータベースの情報をより理解しやすくなり、効率的に検索と操作を行うことができます。

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