Captain

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Captain: 針對企業數據,提供具確定性且高達95%精準度的洞見。 以超快速、可驗證的語境檢索,取代不可靠的 RAG。0
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What is Captain?

Captain 是一個進階平台,旨在將海量的非結構化資料,轉化為即時、可驗證且可靠的商業洞察。透過部署全託管的上下文管道,Captain 克服了傳統「碎片化」檢索增強生成(RAG)系統的局限,提供超高速推論,並將平均檢索準確度從78%提升至95%。此解決方案專為工程師和資料團隊打造,協助他們直接從現有的雲端基礎設施中,獲取確定性且可擴展的資料情報。

主要特色

Captain 提供必要的架構,能從您的企業文件中釋放無限的上下文,確保組織內部的快速決策。

🎯 確定性答案檢索

我們透過採用新穎方法,維持可預測的結果並驗證其準確性,藉此解決隨機性大型語言模型(LLMs)固有的隨機性問題。這種類似Map Reduce的搜尋機制會檢視每一個資料區塊,確保您獲得的答案始終準確,且能追溯至原始文件。

🔗 無縫資料來源整合

快速且安全地與您現有的資料環境連接。Captain 支援直接整合主流雲端儲存供應商和大型語言模型(LLM)框架,讓您輕鬆集中管理上下文。

  • 支援平台: Azure Blob Storage、GCP Storage、Amazon S3。

  • 開發者支援: 原生相容於 OpenAI SDK 和 Vercel AI SDK,並透過 API 支援 1,000+ 種客製化整合。

⚙️ 自動化、極簡索引

省去繁複的資料預處理步驟。Captain 自動處理繁重的工作,包括文件分塊、電腦視覺處理,以及通用光學字元辨識(OCR)。您只需連接您的 S3 儲存桶,Captain 便能自動索引所有資料集,無需進行資料嵌入。

🚀 超高速推論與可擴展性

Captain 專為高速運算設計,能大規模加速大型語言模型(LLM)的推論與上下文分發。此架構確保即使在查詢數千份文件或龐大的資料湖時,您也能獲得即時洞察,其審計速度遠超越傳統的人工或分析流程。

應用案例

Captain 專為支援任務關鍵型功能而設計,其中高風險決策依賴於準確、及時的資料檢索。

法律與合規審查

法務團隊能高效搜尋海量的合約、協議和法規文件。例如,您可以查詢:「找出所有提及與不可抗力事件相關終止條款,且於2023年第一季後簽署的合約」,並立即獲得精確、附來源參考的結果。

加速商業智慧(BI)

透過在 Captain 中整合分散的資料來源,利用資料預測功能。這讓分析師和決策者能預先識別新興趨勢並預測市場變化,從而提供關鍵的競爭優勢。

客戶支援與知識管理

自動索引所有內部支援文件、手冊和常見問題(FAQ),以建立高可靠度的知識庫。這使得客戶支援專員或自動化聊天機器人能夠即時提供高度準確的答案,顯著縮短解決時間並提升客戶滿意度。

為何選擇 Captain?

傳統的 RAG 解決方案常面臨準確度、上下文視窗限制和部署複雜性等挑戰。Captain 提供一個可靠、企業級的替代方案,其核心建立在功能完整性和卓越性能之上。

  • 卓越準確度: 透過專注於可驗證、非隨機的結果,證明其能將平均檢索準確度從78%(基本RAG的典型值)提升至95%。

  • 無限上下文: 我們的架構讓您能夠大規模搜尋文件並利用「無限輸入標記」,繞過標準大型語言模型(LLMs)的限制和標記數量上限。

  • 資料完整性: 我們透過採用非嵌入式索引方法來優先確保資料完整性,確保資料的準確性,並將通常與向量資料庫相關的資料轉換開銷降至最低。

  • 可靠性工程設計: Captain 由經驗豐富的工程師開發,透過強制執行可預測且可驗證的結果,解決了AI隨機性的核心問題,使其適用於對資料信任度要求極高的環境。

結論

Captain 建立起您的非結構化大數據與可靠、高速洞察之間的關鍵橋樑。如果您的業務仰賴數據驅動的決策,那麼再也無法忍受緩慢或不可靠的檢索方式了。

探索 Captain 如何協助您在現代AI前沿實現確定性成果,並有效駕馭您的數據。


More information on Captain

Launched
2023-12
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
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<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,jQuery,Gzip,OpenGraph,HSTS

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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Captain was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-06-07.
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  3. CapybaraDB 簡化了 AI 應用程式的資料管理流程。它基於 MongoDB 和 Pinecone 建構,並提供諸如用於語意搜尋的 EmbJSON、非同步處理以及原生多模態支援等功能。 簡化 AI 開發流程、降低成本,並輕鬆管理各種不同的資料。

  4. Dcup:專為開發者打造的開源、可自行架設 RAG 平台。輕鬆將 AI 應用程式串接至您的私有資料,並自動化 RAG 管線。

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