RetrievalAI 的核心功能围绕其从结构化和非结构化来源（例如数据库、文档和网页）检索相关数据的能力。用户可以上传文档或提供在线内容的链接，然后平台对其进行处理以创建知识库。这个知识库构成了 AI 响应的基础，确保生成的内容基于真实、最新的信息。检索过程涉及将文档分解为可管理的块，这使 AI 能够在响应用户查询时有效地搜索和检索相关信息。
RetrievalAI 的突出功能之一是它能够在交互过程中保持上下文。传统语言模型通常难以在长时间对话或复杂查询中保留上下文。但是，通过利用 RAG 技术，RetrievalAI 可以直接从其知识库中提取信息，以提供上下文感知的响应。此功能对于聊天机器人和客户服务代理等应用程序特别有用，因为理解对话的细微差别对于提供准确的答案至关重要。
该平台还通过允许用户以自然语言提问来强调用户交互。AI 使用自然语言处理 (NLP) 技术处理这些查询，以了解用户意图并从其数据库中检索最相关的信息。收集这些数据后，RetrievalAI 会生成一个响应，将检索到的信息与其语言生成功能相结合，从而得到一个信息丰富且连贯的答案。
用户体验是 RetrievalAI 的重点，其界面设计直观易用。用户可以轻松浏览平台、上传文档和发起查询，而无需具备丰富的技术知识。该系统提供视觉反馈，并以一种让用户轻松跟上人工智能推理的方式组织信息。
在定价方面，RetrievalAI 通常采用订阅模式，或根据使用水平提供分级定价。虽然搜索结果中没有提供具体的定价详情，但该领域的许多平台都提供免费试用或基本计划，让用户在投入资金之前探索核心功能。
RetrievalAI 的主要功能：
- RAG 技术：将信息检索与生成式 AI 相结合，以提高响应准确性。
- 情境感知：通过从知识库中提取相关数据，在交互过程中保持情境。
- 自然语言处理：理解用户用自然语言提出的查询，实现直观的交互。
- 文档上传：允许用户上传各种类型的文档以创建个性化的知识库。
- 高效数据分块：将文档分解为可管理的部分，以便有效检索。
- 用户友好界面：易于使用，让具有不同技术专业知识的用户都能轻松浏览毫不费力。
- 实时信息访问：通过将当前数据集成到生成的答案中来提供最新的响应。
总体而言，RetrievalAI 是个人和组织寻求改进其数据检索和信息生成过程的强大工具。通过利用先进的 AI 技术，它使用户能够更有效地访问相关信息，同时提高跨各种应用程序的交互质量。