🔍 Embedditor — это открытый сервис, эквивалентный MS Word для встраивания, который поможет вам извлечь максимум из вашего векторного поиска.
🔑 Полезность: Embedditor позволяет улучшить метаданные и токены встраивания с помощью удобного пользовательского интерфейса. С помощью передовых техник очистки NLP, таких как TF-IDF, вы можете нормализовать и расширить ваши токены встраивания, повысив эффективность и точность в ваших приложениях, связанных с LLM.
⚙️ Работа: Embedditor оптимизирует релевантность контента, полученного из векторной базы данных. Интеллектуальное разделение или объединение контента на основе его структуры, добавление пустых или скрытых токенов делает блоки еще более семантически связанными.
🎯 Целевая аудитория: Embedditor подходит для широкого круга пользователей, включая исследователей, разработчиков и специалистов по обработке естественного языка, которым требуется оптимизация и улучшение поисковых результатов при работе с векторными данными.
💡 Вывод: Embedditor — это открытый сервис для встраивания, который позволяет оптимизировать ваш векторный поиск. Благодаря улучшенным методам обработки данных и фильтрации токенов, Embedditor помогает сэкономить до 40% на затратах на встраивание и хранение векторов, предоставляя при этом более точные результаты поиска.
