Tensorlake

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Tensorlake 是一个 AI 数据云平台，通过强大的文档解析、结构化提取和无服务器工作流将非结构化数据转换为 LLM 就绪格式。
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产品信息

更新于：2025年05月20日

Tensorlake 月度流量趋势

Tensorlake 上个月收到了 2.3k 次访问，显示出 440.8% 的显著增长。根据我们的分析，这一趋势与人工智能工具领域的典型市场动态相符。
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什么是 Tensorlake

Tensorlake 是一个综合平台，旨在弥合原始数据和 AI 应用程序（尤其是大型语言模型 (LLM)）之间的差距。它由 Diptanu Choudhury 创立，是开发人员处理、转换和准备各种类型的非结构化数据（包括文档、图像、演示文稿、视频和音频）的企业级解决方案，将其转换为针对 AI 应用程序优化的结构化格式。该平台将文档提取 API 与无服务器工作流功能相结合，以创建无缝的数据处理管道。

Tensorlake 的主要功能

Tensorlake 是一个 AI 数据云平台，通过文档解析、结构化提取和无服务器工作流程将非结构化数据转换为 LLM 就绪格式。它提供 API 和工具来处理各种文件类型，从 PDF 到手写笔记，同时保持文档上下文和关系。该平台提供可扩展的基础设施，每天可以处理数千个请求，具有自动扩展功能和内置安全功能。
文档摄取 API: 解析和处理多种文件类型，同时保留阅读顺序和布局，并具有内置的后处理功能，如分块
无服务器工作流程: 基于 Python 的工作流程 API，可根据处理需求自动向上或向下扩展，支持并行处理，无需数据库或队列管理
安全数据处理: 实施 RBAC 和命名空间以进行访问控制、详细日志记录以及企业级安全合规性功能
高性能处理: 以低延迟 (8e-6/秒) 处理每秒 10,000 个事件，并且每个客户每天可以处理超过 100,000 个文档

Tensorlake 的使用场景

文档处理自动化: 处理和提取复杂文档中的信息，如产权契约、税务审计文件和全球贸易文件
RAG 应用: 从各种数据源创建针对检索增强生成 (RAG) 工作流程优化的结构化块
多语言文档处理: 处理混合语言文档并将其转换为结构化格式以进行分析

优点

高度可扩展的基础设施，可以处理大量文档
与基于 Python 的 API 简单集成
无需复杂的基础设施设置即可自动并行处理

缺点

需要 API 密钥和身份验证设置
可能需要技术专业知识才能实施自定义工作流程

如何使用 Tensorlake

安装 Tensorlake SDK: 使用 pip 或您首选的包管理器安装 Tensorlake SDK 和 Indexify CLI
获取 API 密钥: 在 Tensorlake 平台上注册并获取您的 API 密钥以进行身份验证
初始化文档 AI: 使用您的 API 密钥导入和初始化 DocumentAI：from tensorlake.documentai import DocumentAI, ParsingOptions\ndoc_ai = DocumentAI(api_key='your_api_key')
上传文档: 使用 upload() 方法上传您的文档：file_id = doc_ai.upload(path='/path/to/file.pdf')
解析文档: 使用带有所需选项的 parse() 方法解析上传的文档：job_id = doc_ai.parse(file_id, options=ParsingOptions())
检索结果: 使用 get_job() 获取解析后的结果：data = doc_ai.get_job(job_id)
构建工作流（可选）: 使用 @tensorlake_function() 装饰器创建自定义工作流，以通过多个阶段处理数据。使用 pydantic BaseModel 定义输入/输出模型
部署工作流（可选）: 将您的工作流部署为可以通过 REST API 调用触发的 HTTP 端点。工作流将根据负载自动扩展
监控结果: 通过 Tensorlake 的日志记录和监控功能跟踪您的文档处理作业和工作流执行

Tensorlake 常见问题

Tensorlake是一个AI数据云平台，可以将非结构化数据转换为LLM就绪格式，以用于AI应用程序。它通过其API提供文档解析、结构化提取和分类服务。

Tensorlake 网站分析

Tensorlake 流量和排名
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