在不断发展的 AI 驱动业务解决方案领域，被评为领导者是一项重大成就。对于我们来说，expert.ai 被列入“Forrester Wave™：文档挖掘和分析平台，2024 年第二季度”作为领导者，彰显了我 我们如何引领 们对卓越和创新的承诺。我们相信，在基于知识或符号的 AI、生成式 AI (GenAI)、GenAI 预处理、GenAI 后处理和机器学习 (ML) 培训标准的文档标记中获得最高分凸显了我们与众不同的优势。让我们探索 expert.ai 如何在这些关键领域中脱颖而出。
基于知识的人工智能或符号人工智能：混合人工智能的核心
expert.ai 技术的核心是我们将知识型或符号型 AI 的最佳功能集成到混合型 AI中，这是机器学习 (ML)、符号型 AI 和大型语言模型 (LLM) 的组合。这种组合使我们能够自动化复杂的业务流程，并从您 电子邮件列表 的所有组织数据中获取相关知识和可操作的见解。我们的技术基于一组丰富的独立于领域的知识表示和行业特定的分类法和本体。我们的分析 我们如何引领 能力包括深度语言分析、关键短语提取、命名实体识别 (NER)、关系提取和情感分析。
深度语言分析结合了文本细分、词性 (POS) 标记、形态学、词形还原、句法和语义（或消歧）。我们使用嵌入式语义引擎和知识图谱执行消歧，从而解决歧义问题。借助数百万个现成的概念，我们的用户可以轻松自定义平台，以添加特定领域和企业的知识以及专有机器学习 (ML) 和深度学习算法，而无需供应商支持。
GenAI：多功能且可控的人工智能应用
Expert.ai 的 GenAI 方法提供了无与伦比的灵活性和控制力。我们的平台可以完全控制和辅助控制 LLM 提示，确保这些模型得到有目的地使用，而不是作为未经检查的“神谕”。我们的 LLM 任务包括：
- 单个或多个数据点的零次或少量提取
- 文本自定义摘要（包括适当摘要、示意性摘要、项目符号列表、数据点列表、JSON 词典等）
- 问答任务提供问题和带有候选答案的文 梅尔茨上台之路 本片段，以使用检索增强生成 (RAG) 生成最佳答案
无论是提取数据点、总结文本还是回答复杂问题，我们的模型无关解决方案都允许无缝集成任何基于 API 的模型。精选的提示库和高效的生产流程（如文档分割和并行化的 LLM 调用）可确保我们的客户以最小的延迟体验最佳性能。
GenAI 预处理：使用高级工具增强数据准备
预处理是任何 AI 工作流程中的关键步骤，expert.ai 在这一领域表现出色，提供可显著简化数据准备的工具。我们的平台可以快速创建符号模型，用于对复杂数据集进行预注释，利用主动学习通过动态学习来加速和半自动化文档注释。
该平台与 GPT 和我们专有的 LLM 集成，可 最新群发短信 与符号和 ML 模型及工作流程无缝集成。相同的模型也可用于基于 RAG 的高级架构，该架构专门针对复杂文档集合（例如手册、索赔、合同、结构化 PDF 等）的问答 (Q&A) 任务。开箱即用的提示库包括摘要和提取提示。
该平台支持文档分割以提高 LLM 效率、控制提示输入和解决上下文大小限制，并根据模型支持从 4K 到 32K 的各种上下文大小。工作流会自动将文档分割为最大上下文大小，并执行多个 LLM 调用以获取响应，以便对所获得的结果进行下游协调和统一。