# 帮助文档

**格物钛** 致力于帮助AI开发者解决开发过程中遇到的数据问题，从数据搜集、获取到使用，只需简单操作，即可利用Graviti AI Service将数据接入开发Pipeline，高效实现AI落地。

#### 在 [Open Datasets](https://gas.graviti.cn/open-datasets) 中获取、使用公开数据集：

Open Datasets汇集了海量国内外优质公开数据集，详见Open Dataset帮助文档：

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[opendataset](https://docs.graviti.cn/guide/opendataset)
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#### 在 **TensorBay** 中体验专业的非结构化数据管理服务：

TensorBay支持数据托管、数据在线可视化、数据版本管理、团队协同等功能，详见TensorBay帮助文档：

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[tensorbay](https://docs.graviti.cn/guide/tensorbay)
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#### 利用 [开发者工具](https://www.graviti.cn/dev-tools) 使用 Graviti AI Service（GAS）快速接入开发项目：

TensorBay提供Python SDK、CLI和API等多种开发工具，实现数据与pipeline的快速集成，详见开发者工具帮助文档：

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[tools](https://docs.graviti.cn/dev-doc/tools)
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{% hint style="info" %}

#### 如未能解决您的问题，请点击[此处](https://www.graviti.cn/forum/support)向我们反馈

#### 我们重视每一条反馈，并将积极推动问题解决！

{% endhint %}


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.graviti.cn/master.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.