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Triplex

SciPhiによって開発
TriplexはSciPhi.AIがPhi3-3.8Bをファインチューニングしたモデルで、非構造化データからの知識グラフ構築のために設計されており、知識グラフ作成コストを98%削減できます。
ダウンロード数 1,808
リリース時間 : 7/10/2024

モデル概要

Triplexは知識グラフ構築のために設計された大規模言語モデルで、テキストや他のデータソースからトリプル(主語、述語、目的語で構成される単純な記述)を抽出し、知識グラフ構築コストを大幅に削減します。

モデル特徴

低コスト知識グラフ構築
GPT-4の60分の1の価格でより優れた性能を実現し、知識グラフ作成コストを98%削減可能
効率的なトリプル抽出
非構造化データから主語-述語-目的語で構成されるトリプルを効率的に抽出可能
ローカルデプロイサポート
SciPhiのR2Rフレームワークを通じてローカル知識グラフ構築をサポート

モデル能力

固有表現認識
関係抽出
知識グラフ構築
テキスト理解
構造化情報抽出

使用事例

知識管理
企業ナレッジベース構築
企業文書から構造化された知識を抽出して知識グラフを構築
知識管理コスト削減、情報検索効率向上
インテリジェント検索
RAGシステム強化
検索拡張生成システムに構造化された知識サポートを提供
検索精度と関連性の向上
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