Revision as of 06:22, 19 May 2025

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Willkommen bei Marovi Wiki! eine mehrsprachige, KI-gestützte Plattform zum Lesen und Verstehen technischer Forschung.

Angetrieben von der Marovi API und der einheitlichen KI-Plattform

Marovi Wiki hilft dabei, komplexe technische Dokumente wie Forschungsarbeiten durch hochwertige Übersetzungen und strukturierte, KI-generierte Zusammenfassungen zugänglicher zu machen. Entwickelt für Bereiche wie KI, Recht, Medizin und technische Forschung, unterstützt es das mehrsprachige Verständnis und eine bessere Verständlichkeit für ein globales Publikum.

Unsere Vision

Marovi Wiki ist das erste Produkt, das auf der offenen Marovi AI Plattform aufgebaut wurde.

Wir bauen eine einheitliche, offene Infrastruktur für KI-gestützte Übersetzung, Zusammenfassung und Dokumentenverständnis auf – beginnend mit Forschungsarbeiten und erweiternd in rechtliche, medizinische und technische Bereiche.

Heute konzentrieren wir uns auf drei grundlegende Bemühungen:

Eine einheitliche API für generative KI - Eine Schnittstelle für LLMs, Übersetzungsdienste und benutzerdefinierte Workflows—vollständig erweiterbar und anbieterunabhängig.
Produktorientierte Entwicklung - Entwicklung echter Werkzeuge, beginnend mit Marovi Wiki, um zu zeigen, wie strukturierte, KI-unterstützte Verständigung in der Praxis aussieht.
Open-Source- und unternehmensbereite Infrastruktur - Entwickelt für Transparenz, On-Premise-Bereitstellung und Erweiterbarkeit—gibt Teams volle Kontrolle ohne Anbieterbindung.

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FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/de

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LinkedIn: Felipe Felix Arias

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-Unsere Vision
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 '''Marovi Wiki''' ist das erste Produkt, das auf der offenen '''Marovi AI''' Plattform aufgebaut wurde.
 Wir bauen eine einheitliche, offene Infrastruktur für KI-gestützte Übersetzung, Zusammenfassung und Dokumentenverständnis auf – beginnend mit Forschungsarbeiten und erweiternd in rechtliche, medizinische und technische Bereiche.
-'''Marovi Wiki''' zeigt, was möglich ist: genaue, mehrsprachige Übersetzungen, strukturierte LLM-Zusammenfassungen und transparente Benchmarking-Ergebnisse – präsentiert in einem Format, das lesbarer und nützlicher ist als herkömmliche PDFs.
 Heute konzentrieren wir uns auf drei grundlegende Bemühungen:
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-* <big>'''[[FAKTEN über den Aufbau von Retrieval-Augmented-Generation-basierten Chatbots]]'''</big>
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