得理法搜

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得理法搜简介 得理法搜是一款专为法律领域设计的智能搜索引擎,它通过人工智能技术,整合1.3亿+篇裁判文书、300万+条法律法规、50万+个专业法律问答和200万+篇法律行业资讯等海量数据,提供一键检索功能,能够精准触达用户所需的信息,为用户提供全面、准确的法律信息检索服务。得理法搜主要特点和功能:智能检索:采用自然语言处理技术,提供多种检...

收录时间:
2024-11-21 21:57:33
更新时间:
2025-04-18 06:17:44
得理法搜得理法搜
得理法搜
得理法搜简介 得理法搜是一款专为法律领域设计的智能搜索引擎,它通过人工智能技术,整合1.3亿+篇裁判文书、300万+条法律法规、50万+个专业法律问答和200万+篇法律行业资讯等海量数据,提供一键检索功能,能够精准触达用户所需的信息,为用户提供全面、准确的法律信息检索服务。得理法搜主要特点和功能:智能检索:采用自然语言处理技术,提供多种检索方式,如语义检索、长文本检索和关键词检索,大幅提高案例检索的准确性和效率。资讯推荐:实时整合最新法律资讯,提供个性化订阅服务,极大地提高用户获取法律资讯的质量和效率,把握法律动态。智能问答:基于自然语言处理技术,拥有100万+的专业法律问答数据,通过全量法律法规、海量案例及问答数据训练,使ai能够与人对话,提供专业的法律依据和分析建议,通过直接输入问题,快速获得准确的法律解答。智能化服务:得理法搜利用海量的数据标注和强大的训练算法,自动提取关键事实和裁判观点,一键生成精准的类案检索报告,有效释放法律从业者的生产力。此外,它还提供了历审文书功能,帮助律师在代理案件时查阅历审文书,了解案件情况和裁判标准。AI驱动的技术创新:得理科技公司依托其强大的AI基因,不断研究和深度学习,完善语言模型,推动法律智能化的发展。得理智慧法律系统将建立起智慧法律服务的全域场景,包括得理法问、得理法搜等多个板块,应用于司法领域,开发案件判决预测、类案智能搜索、法律智能问答等系统。数据可视化:利用可视化方式,清晰呈现案例时间轴、案例预览以及智能摘要等信息,帮助用户深入了解和分析法律数据。检索报告自动生成:海量的数据标注和强大的训练算法,系统自动提取关键事实和裁判观点,一键生成精准的类案检索报告。得理法搜的应用人群:它不仅适合法律专业人士,如律师、法务人员、法学生、公检法等机构工作人员,进行法律研究、法律检索、案例分析等工作;也适用于企业主和个人,快速获取法律意见或处理企业法律事务;同时,对于法律研究者,如法学教授等学者、专家或研究人员,提供全面的法律数据及法律研究支持。法律从业人员提供智能法律检索服务针对常见法律问题提供准确回答普通公众获取全面、精准、快捷的法律信息精准推荐感兴趣的案例法律服务创新者利用AI技术提升工作效率提供“机器人律师”在线问答服务法律服务业者增加客户智能管理功能协同文档、任务、审批,案源推荐得理法搜通过其先进的AI技术和智能化服务,为法律从业者和广大用户提供了一个高效、便捷的法律信息检索平台,极大地提升了法律工作的效率和质量。深圳得理科技有限公司成立于2018年,是一家由知名律所合伙人、顶尖AI科学家和数据工程师联合发起的,专注研发法律人工智能的新兴科技公司,并于2019年联手中科院深圳先进院成立法律人工智能实验室。得理构建全域法律数据库,训练法律语言大模型,发布了国内首款基于NLP技术的智能法律检索引擎和基于法律大模型的智能法律问答产品,为法律服务需求者提供“AI+律师”的解决方案,以实现“用AI赋能法律,让法律普惠于民”的使命。

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ModelScope

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ModelScope简介 ModelScope被称为“魔搭”,是国内首个中文ai模型开源社区,由阿里巴巴通义实验室联合CCF开源发展委员会发起的模型开源社区及创新平台,旨在通过开放的社区合作,构建深度学习相关的模型开源社区,并开放给全球的开发者使用。该平台汇集了各领域最先进的机器学习模型,并提供了模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务,吸引了各大AI领域的合作伙伴与高校机构的参与。ModelScope 的特点:开源共享:ModelScope 平台以开源的方式运作,鼓励开发者共享和复用模型,促进知识的传播和技术的创新,同时也使得平台上的模型能够得到社区的监督和改进,提高模型的质量和可靠性。一站式服务:ModelScope汇聚各领域最先进的机器学习模型,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务。这意味着开发者可以在一个平台上完成从模型探索到应用的全过程,大大简化了开发流程。灵活、易用、低成本:ModelScope旨在打造一个为泛AI开发者提供的一站式模型服务产品,旨在让模型应用更简单。这种服务模式特别适合中国开发者,特别是那些刚刚接触AI的开发者。可扩展性和可定制化:ModelScope 提供了可扩展性和可定制化的功能,允许开发者根据自己的需求扩展或修改ModelScope的功能。支持多种深度学习框架:ModelScope Library目前支持Tensorflow,Pytorch两大深度学习框架进行模型训练、推理,为开发者提供了丰富的选择。中文预训练模型:ModelScope的一个重要特点是主打中文预训练模型,这对于中文AI模型开发和应用具有重要意义。功能域划分:ModelScope的产品定位于To B和To C,虽然在DS方面、可视化方面、解释性方面的功能相对较少,但其功能域划分明确,能够满足不同用户的需求。ModelScope的应用:ModelScope的应用案例涵盖了多个领域和场景,具体包括:低资源场景下的零样本文本分类:利用ModelScope社区的开源模型,可以实现低资源场景下的文本分类任务,如工单分类等。多模型协作Agent:基于ModelScope的α- UMi平台,实现了基于开源小模型的工具调用Agent的协作,提高了在推理和规划、工具调用、回复生成等任务上的能力。图片编辑与描述生成:利用达摩卡通化模型和达摩人像抠图模型,以及达摩图片英文描述生成模型,进行图片处理和描述生成,提升了图片处理的效率和质量。AI换脸视频制作:ModelScope作为一个强大的机器学习平台,支持轻松实现AI换脸视频制作,这在视频制作、游戏、电影等领域有广泛应用。医疗大模型的应用:爱医声医疗大模型及FunASR的应用,展示了ModelScope在医疗领域的应用,解决了方言口音适配和语音交互环节里的医学知识问题。这些案例展示了ModelScope在低成本、高效率的模型应用方面的优势,同时也体现了其在不同领域内的广泛适用性和强大能力。综上所述,ModelScope 以其开源共享、一站式服务、灵活、易用、低成本的特点吸引了大量开发者,与其他平台相比,ModelScope更适合中国的开发者,它不仅提供了一个强大的模型服务平台,还通过多样化的模型资源和支持的深度学习框架,以及针对中文模型的重视,进一步增强了其市场竞争力。ModelScope的目标是打造下一代开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品,让模型应用更简单。它支持多种下载模型的方式,包括使用Library下载模型,若该模型已集成至ModelScope的Library中,则用户只需几行代码即可加载模型。此外,ModelScope还提供了一个模型库(Modelhub),用于存储、版本管理和相关操作,用户上传和共享的模型将存储至此,用户也可以在Model hub中创建属于自己的模型存储库,并沿用平台提供的模型库管理功能进行模型管理。
文心百中

文心百中

文心百中简介 文心百中致力于让搜索系统的开发优化变得更简单。它依托百度文心大模型,以极简的框架,代替传统搜索引擎复杂的构建及维护成本,支持企业及开发者端到端集成应用,以新一代语义向量搜索模式替代传统倒排索引,实现效果与效率的双重突破。文心百中可低成本接入各类企业和开发者应用,并凭借数据驱动的优化模式可实现极致的行业优化效率及应用效果。文心百中的核心优势在于其采用了新一代语义向量搜索模式,这一模式与传统的倒排索引模式相比,具有显著的优势。语义向量搜索模式能够更深入地理解查询意图和用户需求,从而提供更加精准和个性化的搜索结果。这种搜索模式不仅提高了搜索效果,还显著提升了搜索效率,实现了效果与效率的双重突破。此外,文心百中还特别注重企业与开发者的需求。它提供了端到端的集成应用能力,使得企业和开发者可以更加便捷地将文心百中集成到自己的应用中,从而快速提升应用的搜索功能和用户体验。这一特点使得文心百中成为了企业和开发者在搜索领域的有力助手。为什么选择文心百中?技术架构极简:以大模型为核心的端到端搜索架构,一套架构即支持各类异构数据搜索。产品使用极简:容器化一键部署,启动安装零门槛,支持可视化控制台、命令行、API操作。优化过程极简:数据驱动的低门槛效果优化,点击日志自动采集自我优化。强悍的通用语义理解能力:源自文心千亿参数模型的语义理解能力,单模型刷新60+中文NLP任务基准,并登顶SuperGLUE全球榜首。优秀的场景业务迁移能力:大模型具备强大的小样本能力、优化门槛低,行业迁移所需的标注数据量少,部分场景无需优化即可上线。极低的搜索系统建设成本:以ai大模型替代传统复杂的人工策略构建,仅需导入待搜索的数据即可完成索引库的建设,无需机器学习背景开发人员建设及迭代,真正实现低成本“产业应用”。灵活的数据对接能力:依托强大的模型能力和产品设计,不同类型的异构数据可复用一套模型、一套接口,直接建库直接搜索。文心百中如何使用?1、配置搜索:创建一个搜索项目并配置需要索引的schema。2、导入数据:导入待搜索的数据,内置大模型一键完成索引库建设。3、搜索体验:搜索效果 即刻体验。文心百中使用场景:企业内搜:企业内部管理、知识获取场景,实现文档、票据、简历、合同等一站式搜索,多源异构数据统一输入建模搜索知识推荐:基于用户画像,从企业内积累的海量经验沉淀中,完成精准的查找并推送,助力企业内部知识高效应用知识搜索:基于大模型对语言知识的理解,经由领域知识的快速学习,支持快速搜索代码、教程、博客等程序开发知识,高效服务开发者问答搜索:从文章中、说明文档、操作手册等内容中智能化找出问题的答案,融入虚拟人对话聊天过程中,使虚拟人具备更高“IQ”百度文心百中是一款基于文心大模型技术推出的创新搜索产品,它通过极简的框架设计和新一代语义向量搜索模式,实现了搜索效果与效率的双重突破,为企业和开发者提供了更加高效和便捷的搜索解决方案。
怪兽AI知识库大模型

怪兽AI知识库大模型

怪兽AI知识库大模型简介 怪兽ai知识库大模型是基于本地知识库的问答系统,一站式AI知识库搭建系统,轻松创建企业知识库大模型,智能客服,智能问答,AI写作,致力于支持任意格式文件或数据库的大模型推理问答,企业知识库大模型 + 智能的AI问答机器人。怪兽AI知识库大模型目前已支持的格式:PDF (pdf)、word(docx)、ppt、TXT、XLS、CSV、图像(jpg、jpeg、png)、Web链接(html)怪兽智能AI双内核:先进的企业知识库+智能的AI问答机器人,将业务/产品知识内容在线沉淀,有效管理企业知识资产,过怪兽智能AI快速接入客户自主问答,减轻人工咨询服务压力。基于在线多轮对话与关键留资筛选优质线索,提升产品销售额AI客服:无论是对内还是对外,AI将24小时为用户提供服务自动数据预处理:提供手输入,直接分段LLM自动处理和CSV等多种数据导入途径高级编排:基于Flow的流程编排模式,让你的AI轻松实现数据库查询,IO操作、物联网等扩展能力OpenApi:与GPT API一致的对外接口,助你轻松介入已有应用零代码搭建企业知识库平台,团队多人协同与权限管理,智能回复第三方集成:集成在网站、小程序、公众号、淘宝客服、京东客服
灵境矩阵

灵境矩阵

灵境矩阵简介 灵境矩阵是百度最新推出的面向各类开发者的文心插件开发平台。灵境矩阵平台提供基于文心一言大模型的多样化的开发方式,支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景,选取不同类型的开发方式、模板组件等进行接入,旨在打造更加场景化、行业化、定制化,更能满足用户需求的ai插件,包括能力模型类、数据类、应用类等插件,为C端用户提供更加优质服务。“灵境矩阵”旨在为开发者提供生产赋能、分发贯通、商业共生三大核心能力。该平台将提供低成本的平台接入能力和生产力工具,帮助开发者快速打造出优质的插件产品。1、灵境矩阵从数据开始创建适用于拥有优质数据的开发者,提交已有数据后,即可快捷创建数据类插件;可基于模型对数据的理解和处理能力,为用户提供各类查询服务。2、灵境矩阵从能力开始创建适用于已有各垂类AI能力或模型的开发者,提供该能力的服务域名,即可快捷创建能力类插件;无需重复开发,就可在各流量场景中被调用。3、灵境矩阵从应用开始创建从0到1创建完整的应用,拥有独立C端交互界面,可自主配置各类通用能力,为用户提供完整的闭环服务体验。
Gemini

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Gemini简介 Gemini是Google DeepMind推出的全新ai模型,集成了多模态推理功能,超越了以往模型的性能,适用于科学文献洞察、竞争性编程等多种应用场景。Gemini是从头开始构建的多模态,这意味着它可以概括和无缝理解、操作和组合不同类型的信息,包括文本、代码、音频、图像和视频。Gemini官网地址:deepmind.google/technologies/gemini/(需科学上网)Gemini 也是我们迄今为止最灵活的型号——能够在从数据中心到移动设备的所有设备上高效运行。其最先进的功能将显著增强开发人员和企业客户使用 AI 构建和扩展的方式。Google DeepMind针对三种不同的尺寸优化了第一个版本 Gemini 1.0:Gemini Ultra — 我们最大、最强大的型号,适用于高度复杂的任务。Gemini Pro — 我们用于扩展各种任务的最佳型号。Gemini Nano — 我们最高效的设备端任务模型。Gemini 1.0 经过训练,可以同时识别和理解文本、图像、音频等,因此它可以更好地理解细微的信息,并可以回答与复杂主题相关的问题。这使得它特别擅长解释数学和物理等复杂学科的推理。另外,Gemini 1.0 复杂的多模态推理功能可以帮助理解复杂的书面和视觉信息。这使得它在发现在大量数据中难以辨别的知识方面具有独特的技能。它通过阅读、过滤和理解信息从数十万份文件中提取见解的卓越能力将有助于在从科学到金融的许多领域以数字速度实现新的突破。Gemini能够从数据列表中制作图表,分析数百页的研究,然后更新图表。它给出的另一个例子是分析一个人的数学作业的照片,并使用双子座来识别正确答案并指出错误答案。Gemini在几个方面与 GPT-4 有质的不同:1.Gemini可以原生输出图像和文本,而 GPT-4 只输入图像。我们还没有没见到在别的大模型中拥有此功能。2. Gemini可以本地输入视频和音频以及图像——谷歌对大量合法访问的多样化数据的访问正在这里发挥作用。特别是视频理解会非常有趣。
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