Что это за агент?
Агент использует подход RAG для обработки и интеграции знаний из загруженных документов, обеспечивая интерактивное общение с пользователем. Он применяет технологии OpenAI для создания контекста на основе векторного хранения информации и позволяет пользователю легко загружать PDF-документы для обучения агента. Интеграция с различными инструментами упрощает процесс загрузки и обработки данных.
Ключевые особенности
Легкость в загрузке пользовательских знаний из PDF-документов.
Интерактивное общение с агентом на основе специфических данных.
Возможность настройки и добавления индивидуальных инструкций для агента.
Поддержка различных способов загрузки данных в векторное хранилище.
Использование передовых технологий для анализа и обработки информации.
Загрузка файлов через интерфейс агента с помощью формы.
Создание векторных представлений данных с использованием OpenAI.
Стандартный загрузчик данных для обработки документов.
Возможность вставки данных в векторное хранилище для быстрого доступа.
Запрос данных из векторного хранилища для получения ответов.
Обработка сообщений чата для взаимодействия с пользователем.
Сценарии использования
Обучение агента на специализированных документах для улучшения ответов.
Использование агента в качестве справочника по специфическим темам.
Интерактивное взаимодействие с пользователями на основе загруженных знаний.
Анализ и извлечение информации из большого количества документов для создания отчетов.
Похожие агенты
Инвентаризация процессов и централизованный дашборд
Собирать и курировать обновления X в Telegram-канал
Многоклиентская обработка и интеллектуальный поиск по документам
Доступ к рыночным данным Upbit в Telegram

Создайте своего AI-агента
На встрече мы разберём вашу задачу, подберём оптимального агента и при необходимости подготовим демонстрацию его работы.
🏷 Базовая цена этого агента: 31 500 ₽
*Итоговая стоимость зависит от интеграций и доработок







