GoMate

Sistema confiable de entrada y salida basado en el framework RAG

Nuevo Producto PremiumProgramaciónRAGProcesamiento del lenguaje natural

GoMate es un modelo basado en el framework de Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) que se centra en proporcionar una entrada confiable y una salida fiable. Combina técnicas de recuperación y generación para mejorar la precisión y confiabilidad de la recuperación de información y la generación de texto. GoMate es adecuado para áreas que requieren un procesamiento de información eficiente y preciso, como el procesamiento del lenguaje natural y las preguntas y respuestas.

Análisis de documentos: utiliza el módulo TextParser para analizar documentos y extraer contenido clave.
Almacenamiento vectorial: mediante el módulo VectorStore
convierte el contenido del documento en una forma vectorial para su almacenamiento.
Modelo de incrustación: utiliza modelos de incrustación como BgeEmbedding para convertir texto en representación vectorial.
Consulta de preguntas: según la pregunta del usuario
utiliza el modelo de incrustación para realizar una búsqueda vectorial y encontrar los documentos más relevantes.
Generación de texto: combina el contenido de los documentos recuperados con modelos generativos como GLMChat para generar respuestas.
Actualización de documentos: admite la adición dinámica de documentos para actualizar la capacidad de búsqueda y generación del modelo.

GoMate es adecuado para desarrolladores
científicos de datos y empresas
especialmente aquellas que necesitan procesar grandes cantidades de datos de texto y generar resultados fiables. Proporciona una capacidad de procesamiento de texto eficiente que ayuda a los usuarios a ahorrar tiempo y mejorar la productividad.

En un sistema de preguntas y respuestas
utilice GoMate para responder las preguntas de los usuarios de forma rápida y precisa.
En un sistema de recomendación de contenido
utilice GoMate para analizar los intereses del usuario y recomendar documentos relevantes.
En la gestión del conocimiento empresarial

1. Instale el entorno Python y las bibliotecas necesarias para GoMate.
2. Prepare los datos de texto y utilice el módulo TextParser para analizar los documentos.
3. Utilice el módulo VectorStore para almacenar los documentos analizados en formato vectorial.
4. Seleccione o entrene un modelo de incrustación adecuado
como BgeEmbedding.

Abrir sitio web

GoMate Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

474564576

Tasa de rebote

36.20%

Páginas promedio por visita

6.1

Duración promedio de la visita

00:06:34

GoMate Tendencia de visitas

GoMate Distribución geográfica de las visitas

Best AI Websites & Tools

GoMate

GoMate Situación del tráfico más reciente

GoMate Tendencia de visitas

GoMate Distribución geográfica de las visitas

GoMate Fuentes de tráfico

GoMate Alternativas

GoMate — Sistema confiable de entrada y salida basado en el framework RAG

Técnicas RAG — Conjunto revolucionario de técnicas de sistemas de generación mejorada mediante recuperación.

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

Site RAG — Una extensión de Chrome para hacer preguntas en sitios web, compatible con ejecución local y almacenamiento vectorial.

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

WebWalker — WebWalker es un marco de evaluación de referencia diseñado para evaluar la capacidad de los modelos de lenguaje grandes (LLM) para navegar por páginas web.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

Llama-3-Patrono-Lince-8B-Instrucciones-Q4_K_M-GGUF — Modelo de lenguaje grande cuantificado basado en un modelo específico, adecuado para tareas de procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

CAG — Un método para mejorar modelos de lenguaje que no requiere búsqueda en tiempo real, aumentando la eficiencia de generación mediante el precarga de un caché de conocimiento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de evaluación de alucinaciones de código abierto

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de generación de texto de 7000 millones de parámetros

glider-gguf — Modelo de lenguaje cuantificado de alto rendimiento

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de lenguaje grande para generación y clasificación de texto

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avanzado de generación de texto

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de lenguaje de texto y código en inglés con 10 mil millones de parámetros

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto que admite el procesamiento de diversas tareas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de lenguaje de alto rendimiento en inglés, adecuado para diversas tareas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.

olmo-mix-1124 — Conjunto de datos de preentrenamiento multimodal a gran escala

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modelo de lenguaje grande optimizado para la generación de texto y la conversación.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder en la familia de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto, compatible con diversas tareas

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Familia líder de modelos de cumplimiento de instrucciones, que ofrece datos, código y recetas de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Familia líder de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo avanzado de seguimiento de instrucciones, con datos y código de fuente abierta.

Qwen Turbo 1M Demo — Qwen Turbo 1M Demo es un espacio de Hugging Face proporcionado por Qwen.