Yêu thích Đăng nhập
VI

Lilac

Mở trang web
0
0.0 0 Đánh giá 0 Lưu
Giới thiệu：
Công cụ mã nguồn mở để cải thiện chất lượng dữ liệu và sản phẩm trí tuệ nhân tạo.
Thêm vào：
2025-01-13
Lượt truy cập hàng tháng：
webTraffic 1.6K
Mạng xã hội & Email：
twitter
URL：
https://lilacml.com
Website Trợ lý Phân tích AI Công cụ nghiên cứu Trợ lý Phân tích AI Cơ sở kiến thức trí tuệ nhân tạo Biểu đồ tri thức AI Quản lý tri thức trí tuệ nhân tạo Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
Lilac Thăm trang web
Quảng cáo công cụ này Cập nhật công cụ này
Lilac Thông tin sản phẩm

Lilac là gì?

Lilac là một công cụ mã nguồn mở cho phép các chuyên gia về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cải thiện sản phẩm của họ bằng cách cải thiện dữ liệu của họ.

Làm cách nào để sử dụng Lilac?

Để sử dụng Lilac, bạn có thể bắt đầu bằng cách cài đặt nó với lệnh pip install lilac. Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng giao diện người dùng Python hoặc giao diện dòng lệnh để tìm kiếm, định lượng, chỉnh sửa và so sánh các trường dữ liệu. Lilac cũng cung cấp các tính năng như phân cụm, tìm kiếm ngữ nghĩa và từ khóa, tìm kiếm khái niệm mờ và phát hiện PII, bản sao, ngôn ngữ hoặc tín hiệu tùy chỉnh.

Tính năng chính của Lilac

  • Tìm kiếm, định lượng và chỉnh sửa dữ liệu cho LLMs
  • Phân cụm trí tuệ nhân tạo
  • Tìm kiếm ngữ nghĩa và từ khóa
  • Chỉnh sửa và so sánh các trường
  • Phát hiện PII, bản sao, ngôn ngữ hoặc tín hiệu tùy chỉnh
  • Tìm kiếm khái niệm mờ với rào cản

Trường hợp sử dụng của Lilac

  • #1 Khám phá dữ liệu và kiểm soát chất lượng
  • #2 Lựa chọn dữ liệu phù hợp cho một nhiệm vụ

Câu hỏi thường gặp từ Lilac

Lilac có thể giúp gì?
Lilac có thể giúp các chuyên gia về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cải thiện sản phẩm của họ bằng cách cho phép tìm kiếm, định lượng, chỉnh sửa và so sánh các trường dữ liệu. Nó cũng cung cấp các tính năng phân cụm, tìm kiếm ngữ nghĩa và từ khóa, và phát hiện PII, bản sao, ngôn ngữ hoặc tín hiệu tùy chỉnh.
Làm thế nào để cài đặt Lilac?
Bạn có thể cài đặt Lilac bằng cách chạy lệnh 'pip install lilac'.
Các tính năng chính của Lilac là gì?
Các tính năng chính của Lilac bao gồm tìm kiếm, định lượng và chỉnh sửa dữ liệu cho LLMs; Phân cụm trí tuệ nhân tạo; Tìm kiếm ngữ nghĩa và từ khóa; Chỉnh sửa và so sánh các trường; Phát hiện PII, bản sao, ngôn ngữ hoặc tín hiệu tùy chỉnh; và Tìm kiếm khái niệm mờ với rào cản.
Lilac Bất hòa
Đây là mối bất hòa về Lilac: https://discord.com/invite/jNzw9mC8pp. Để biết thêm tin nhắn Discord, vui lòng nhấp vào đây(/vi/discord/jnzw9mc8pp).
Công ty Lilac
Lilac Tên công ty: Lilac .
Tìm hiểu thêm về Lilac, Vui lòng truy cập trang giới thiệu về chúng tôi(https://www.lilacml.com/about) .
Twitter Lilac
Liên kết Twitter Lilac: https://twitter.com/lilac_ai
Github Lilac
Liên kết Github Lilac: https://github.com/lilacai/lilac

Lilac Đánh giá (0)

5 điểm trên 5 điểm

Bạn có giới thiệu Lilac không? Hãy để lại bình luận

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Lilac Phân tích

Lilac Phân tích lưu lượng truy cập trang web

Lượt truy cập theo thời gian

  • Lượt truy cập hàng tháng 1.6K
  • 18.59
  • Số trang xem mỗi lần truy cập 1.65
  • Tỷ lệ thoát 45%

Jan 2024-Jul 2025 Tổng lưu lượng truy cập

Địa lý

5 khu vực hàng đầu
  • flag India 317
  • flag Vietnam 66
  • flag United States 1248

Jan 2024-Jul 2025 Chỉ máy tính để bàn

Nguồn lưu lượng truy cập

  • Mail 0
  • Direct 746
  • Search 551
  • Social 213
  • Referrals 103
  • PaidReferrals 15

Jan 2024-Jul 2025 Chỉ máy tính để bàn

Lilac Khởi động nhúng

Sử dụng biểu tượng trang web để thu hút sự hỗ trợ từ cộng đồng của bạn cho Gneo Launch. Chúng dễ dàng nhúng vào trang chủ hoặc thanh cuối trang của bạn.

  • Nhạt
  • Trung tính
  • Tối
Sao chép mã nhúng Cách cài đặt như thế nào?

Thay thế cho Lilac

Lilac Đặc biệt

công cụ phát hiện người các công cụ nghiên cứu từ khóa ai phân tích dữ liệu dữ liệu tập hợp Trợ lý AI duet kho kiến thức quản lý tri thức mô hình ngôn ngữ mô hình ngôn ngữ lớn giúp việc nghiên cứu tìm kiếm ngữ nghĩa

Lilac Nhãn

phân cụm Khám phá dữ liệu chất lượng dữ liệu Tìm kiếm từ khóa Nhận diện ngôn ngữ LLMs Tìm kiếm ngữ nghĩa chuyên gia về trí tuệ nhân tạo biến đổi tập dữ liệu trường dữ liệu phát hiện PII phát hiện tín hiệu tùy chỉnh