Tiangong grand modèle plate-forme ouverte

La plate-forme ouverte du modèle Tiangong est une plate-forme de service d’IA générative de pointe lancée par Kunlun Wanwei, le modèle de base étant la série AGI Sky-Chat, qui prend en charge le traitement du langage naturel, la génération de code, l’amélioration de la recherche, la compréhension des images et la construction d’agents. La plate-forme ouvre les API des modèles AGI Sky-Chat-2.0 et 3.0, avec des fonctions avancées telles que l’appel de fonction, l’accès au plug-in, l’amélioration de la récupération RAG et la gestion de la base de connaissances. Les utilisateurs peuvent créer des agents personnalisés via l’interface sans code, intégrer les moteurs de recherche pour obtenir un rappel précis des informations et prendre en charge plusieurs séries de dialogues et d’appels système en combinaison avec l’orchestration des processus. La plate-forme est largement utilisée dans des scénarios tels que les questions-réponses intelligentes, la génération de contenu, la bureautique, les systèmes de service client et l’assistance à la programmation, ce qui en fait une solution efficace pour les entreprises et les développeurs pour déployer des capacités d’IA domestiques.

Intégration de l’API IA Plateforme d’IA multi-modèles Chatbot IA Automatisation d’entreprise Plateforme API de grand modèle

# 1. Fonctionnalité Core

Fournit une API de modèle domestique à grande échelle, prenant en charge le traitement du langage naturel, la génération de code et la compréhension d'image et d'autres tâches.
Appel de fonctions, accès à des plug-ins, amélioration de la récupération RAG et gestion de la base de connaissances.
Prendre en charge le code zéro pour construire des agents personnalisés et réduire le seuil de développement d'applications complexes.
Vous pouvez combiner le moteur de recherche et l'orchestration du processus pour effectuer plusieurs rounds de conversations et d'appels système.
Il est plus adapté aux entreprises pour construire rapidement des flux de travail d'IA domestiques et des assistants métier.

# 2. Utilisation du scénario

Développer des systèmes de questions et réponses intelligents, de bureautique et de service à la clientèle.
Créez des agents qui accèdent à la base de connaissances et aux outils externes dans votre entreprise.
Améliorer le rappel des informations et la qualité des réponses avec les améliorations de recherche.
Accélérez la validation du prototype métier avec un code bas.

# 3 Adapté à la population

Equipe technique d'entreprise.
Développeur d'applications de modèles nationaux.
Un chef de produit qui veut construire rapidement un agent.
Recherchez des équipes commerciales qui ont besoin de capacités améliorées.

# 4. Questions fréquentes

Qu 'est-ce que la plateforme ouverte du modèle de l'Université de Tianjin est la meilleure pour faire ? Il est le mieux adapté au développement d'agents domestiques, de questions et de réponses améliorées par la recherche et d'applications de bureautique.

La plateforme ouverte de modèles de Tianjin prend-elle en charge la base de connaissances ? Le support, la gestion de la base de connaissances et les améliorations de récupération RAG sont toutes ses capacités importantes.

La plate-forme ouverte du modèle de Tianjin est-elle adaptée à la construction à faible code ? La plate-forme fournit un portail de construction d'agents de code zéro.

La plateforme ouverte du modèle de Tianjin est-elle adaptée aux entreprises ? Convient, sa conception fonctionnelle est évidemment axée sur l'atterrissage d'applications d'entreprise.

Quelle est la différence entre la plate-forme ouverte du modèle de l'Université de Tianjin et l'interface du modèle unique ? Il met plus l'accent sur l'accès aux agents, aux flux de travail et aux outils métier que sur la simple génération de texte.

Outils similaires

Zilliz

Zilliz est une plateforme d’hébergement vectorielle de niveau entreprise et Milvus destinée aux développeurs d’applications IA, aux équipes d’ingénierie des données et aux équipes de récupération en entreprise. Sa valeur n’est pas de confier tout le travail à l’utilisateur d’un coup, mais de fournir une assistance concrète autour de la création de services de recherche vectorielle, de RAG et de recherche de similarité à grande échelle : les utilisateurs peuvent créer des bibliothèques vectorielles, écrire des données, effectuer la recherche, augmenter la capacité, puis effectuer le traitement ultérieur selon leur propre jugement commercial. Lors du choix de ces outils, vous devez prêter attention aux autorisations de données, à la conception des index et aux coûts de requête, notamment en ce qui concerne les comptes, les informations clients, les contrats, les cours, la sortie audio, vidéo ou code, qui doivent tous être examinés manuellement. Ses capacités de visibilité incluent Vector Lakebase, Milvus, la recherche vectorielle en temps réel et la découverte à l’échelle des lacs, ce qui le rend plus adapté à l’infrastructure de récupération de l’IA en entreprise.

Xpoz MCP

Xpoz MCP est une API de données sociales destinée aux agents IA, principalement destinée aux équipes marketing, aux analyses d’intelligence et aux développeurs d’agents IA, fournissant des interfaces de données pour la surveillance de la marque, l’écoute sociale et l’analyse des prospects. Il s’adresse aux personnes qui disposent déjà de tâches, d’actifs ou de processus métier clairs, en combinant des API de données sociales, la surveillance de la marque et l’intelligence concurrentielle pour faciliter les flux de travail. Lors de son utilisation, vous devez vous concentrer sur les politiques de la plateforme, l’autorisation des données et la conformité à la vie privée, notamment lorsqu’il s’agit de données clients, de contenus éducatifs, de supports audio et vidéo, de données professionnelles ou de publication publique, vous devez d’abord confirmer l’autorisation et la revue manuelle. Dans l’ensemble, Xpoz MCP est adapté comme un outil auxiliaire pour fournir des interfaces de données pour la surveillance de la marque, l’écoute sociale et l’analyse des prospects, plutôt que comme substitut au jugement final professionnel.

XCrawl

XCrawl est une API d’extraction web et d’extraction de données structurées par IA destinée aux développeurs, équipes de données et créateurs d’applications IA pour l’extraction de pages web et la production de données JSON, Markdown ou de recherche structurées. Il s’adresse à ceux qui disposent déjà d’une tâche, d’une séquence ou d’un processus métier clair qui réunit extraction structurée, agents intégrés et web scraping prêt pour l’IA dans un flux de travail plus exploitable. Lors de son utilisation, vous devez vous concentrer sur les autorisations du site web, la limitation de taux et la conformité aux données, notamment en ce qui concerne les informations clients, le contenu éducatif, les supports audio et vidéo, les données commerciales ou la publication publique. Dans l’ensemble, XCrawl est adapté comme aide à l’extraction de pages web et à la production de données structurées JSON, Markdown ou recherche, plutôt qu’un substitut au jugement final des professionnels.

WebscrapeAI

WebscrapeAI est un outil d’automatisation de la collecte de données web sans code, destiné aux opérateurs, équipes de données et chercheurs afin de collecter automatiquement des données web et d’organiser des résultats structurés. C’est mieux pour les personnes qui disposent déjà d’actifs clairs, de scripts, de communications clients ou de processus métier qui centralisent l’ingestion sans code, l’extraction structurée et l’automatisation dans un flux de travail personnalisé plus facile à exécuter. Lors de son utilisation, vous devez prêter attention aux autorisations du site web, aux règles anti-exploration et à la conformité des données, notamment en ce qui concerne les informations clients, les voix humaines, les images, les données de pages web ou le contenu publié ; vous devez d’abord confirmer l’autorisation et la revue manuelle. Dans l’ensemble, WebscrapeAI est adapté comme un outil auxiliaire pour collecter automatiquement les données des pages web et organiser des résultats structurés, plutôt qu’un remplacement complet du jugement final des éditeurs, des opérations, de la R&D ou de la direction.

WaterCrawl

WaterCrawl est un framework de web scraping pour les LLM, principalement destiné aux développeurs, équipes de données et développeurs d’applications IA, afin de convertir du contenu web en données adaptées aux grands modèles. Il convient davantage aux personnes qui disposent déjà de matériaux clairs, de scripts, de communications clients ou de processus métier, centralisant le web scraping, la production structurée et la préparation de grandes données de modèles dans un flux de travail plus performant. Lors de son utilisation, il faut prêter attention aux autorisations d’exploration, à la limitation de débit et à la conformité des données, notamment en ce qui concerne les informations clients, les voix des personnages, les images, les données de pages web ou le contenu publié. Dans l’ensemble, WaterCrawl est adapté comme outil auxiliaire pour convertir le contenu web en données adaptées aux grands modèles, plutôt que de remplacer complètement le jugement final des éditeurs, des opérations, de la R&D ou des managers.

VoiceAIWrapper

VoiceAI Speaker est une plateforme d’IA vocale en marque blanche adaptée aux agences, équipes SaaS et développeurs d’applications vocales lors de la création de produits d’IA vocale brandables. Sa valeur fondamentale réside dans la configuration rapide des services d’IA vocale, l’intégration des projets clients et la livraison de solutions en marque blanche, permettant aux utilisateurs d’obtenir d’abord des brouillons, des matériaux, des données ou des résultats structurés pouvant être vérifiés, modifiés et traités, avant de passer à la publication, la livraison, la R&D, la formation ou les processus de communication client. Avant utilisation, il est recommandé de préparer clairement les documents d’entrée, les formats ciblés, les scénarios applicatifs et les critères d’acceptation, ainsi que la qualité, le coût et le parcours opérationnel du premier test avec des échantillons à faible risque. Lorsqu’il s’agit de communiqués publics, profils clients, profils vocaux, documents juridiques, placements publicitaires ou collaboration d’équipe, il est également nécessaire de confirmer les données clients, la stabilité de l’interface et les responsabilités de service, et de conserver la revue manuelle.

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