基于LLM强大的语义理解能力，覆盖多领域知识，并能结合实时数据更新上下文。构建用户友好的交互问答界面易于使用，融合业务流程操作和数据查询分析，实现自动化处理、API自主调用，设计操作从低代码向无代码转变，提高执行效率、降低学习成本。

全面适配主流文件格式，通过文档解析及文字识别技术，融合版面分析算法、键值配对模型，提供复杂表单快速模板配置和智能结构化抽取引擎，满足各类常用证照、国际物流单证、财务票据、企业文书等关键信息自动化提取需求。

面向海量互联网文本和产品评论数据，通用热词挖掘、细粒度情感分析、观点抽取、事件主题摘要等NLP专项能力帮助企业洞察产品市场反馈、优化客户服务细节，持续提升运营感知能力。

Agent 指的是能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体，类似人类「做事情」的过程，Agent的核心功能，可以归纳为三个步骤的循环：感知(Perception)、规划(Planning)和行动(Action)。

RAG指除了LLM本身已经学到的知识之外，通过外挂其他数据源的方式来增强LLM的能力。通过检索外挂数据源中与用户给出的上下文相关的内容，合并之后给到LLM ，最后由LLM根据模型自己的认知，做出回答。