不适用场景

在使用我们的知识管理和技术服务时，您应当注意以下技术限制和不适用场景。我们的技术主要依赖于 embedding 方法，这是一种将文字、短语、段落或文档转换成固定长度向量的数学表示，以捕捉丰富的语义信息。然而，在某些特定情况下，这种方法可能存在局限性：

提示

• 非文本数据处理限制： 我们的技术主要处理文本数据；对于图片、音频、视频等非文本内容，其能力受限。

• 上下文依赖性： 某些 embedding 可能难以捕获长距离上下文，影响对复杂背景问题的理解。

• 语言差异敏感度： 细微的语言差异，如讽刺、幽默或双关语，可能不被准确理解。

• 实时数据更新需求： 若需实时更新知识库，embedding 方法可能不适合，因为其训练或更新通常需要时间。

• 专业或术语密集型文本处理： 针对含大量专业术语的文本，通用 embedding 可能精度不足。

• 特定语言或方言支持： 少数语言或方言可能因缺乏预训练数据而无法生成有效的 embeddings。

• 模糊或错误语言使用： 文本中的错别字、语法错误或非标准用法可能导致 embedding 理解不准确。

• 多义词和歧义处理： 在确定词义需广泛上下文时，处理多义词和歧义可能存在限制。

• 个性化定制需求： 标准 Embedding 模型可能不适应特定用户的个性化定制需求。

以下情况可能不适合使用我们的产品

• 主要以图像展示的 PDF 文件和全图 PDF。
• 视频内容学习： 我们的产品目前不支持视频内容分析。
• 复杂公式知识管理： 无法准确识别含复杂公式的学科文档。
• 时间敏感性管理： 在多版本政策文件或特定时间段政策有效性判断中可能存在限制。
• 复杂 Excel 处理： 对于结构化数据解析和背景理解的复杂 Excel 文件支持有限。

为了解决这些限制，后续我们可能采取如下措施

信息

我们将继续努力通过更新和改进产品来克服这些限制。请在使用产品前详细了解上述不适用场景，并在必要时寻求其他工具或联系我们的客户支持团队。

• 结合多模态学习技术优化非文本数据处理。
• 采用先进的大语言模型捕捉更精细的上下文信息。
• 定期更新 embeddings，以反映新的数据和语言趋势。
• 开发针对特定领域的 embedding 模型。
• 使用文本预处理工具改善输入数据质量。 请定期关注更新，以获取产品最新能力和任何新发现的限制。您的反馈对我们不断完善服务至关重要。

感谢您的理解与支持！