Trellis
Trellis ist eine KI-gestützte Datenplattform, die SQL-Abfragen auf unstrukturierten Daten durch LLM-basierte Schemaerstellung und -extraktion ermöglicht.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Nov 9, 2024
Was ist Trellis
Trellis ist eine innovative Datenplattform, die große Sprachmodelle (LLMs) mit einem Abfrageprozessor kombiniert, um komplexe, unstrukturierte Datenquellen zu analysieren. Es ermöglicht Benutzern, SQL-Abfragen auf Formate wie PDFs, HTML, Bilder und Audiodateien auszuführen, ohne benutzerdefinierte Datenpipelines erstellen zu müssen. Trellis automatisiert den Prozess der Definition von Schemata und der Extraktion strukturierter Informationen aus unstrukturierten Daten, wodurch es für Organisationen einfacher wird, Erkenntnisse aus ihrem gesamten Datenökosystem zu gewinnen.
Hauptfunktionen von Trellis
Trellis ist eine KI-gestützte Datenintegrations- und Transformationsplattform, die es Organisationen ermöglicht, SQL-Abfragen auf komplexen unstrukturierten Datenquellen wie Dokumenten, E-Mails und Audiodateien auszuführen. Es kombiniert große Sprachmodelle mit einem Abfrageprozessor, um Erkenntnisse aus über 200 Datenquellen zu extrahieren, Datenpipelines zu automatisieren und die Datenqualität durch Anomalieerkennung zu verbessern.
KI-gestützte Transformation: Definieren Sie Schemata in natürlicher Sprache und automatisieren Sie die Erstellung von Datenpipelines ohne manuelles Codieren.
Verarbeitung unstrukturierter Daten: Extrahieren Sie Erkenntnisse aus PDFs, HTML, Bildern und Audiodateien mithilfe von Vision-KI und Parsing-Engines.
Über 200 Datenintegrationen: Stellen Sie eine direkte Verbindung zu Hunderten von Datenquellen und bestehenden Datenlagern her.
Echtzeitüberwachung: Kennzeichnen Sie automatisch Ausreißer und Anomalien, um die Datenqualität zu verbessern.
Anwendungsfälle von Trellis
Analyse der Kundeninteraktion: Verarbeiten Sie große Mengen an Anrufen und E-Mails in Echtzeit, um Umsatzchancen und Compliance-Risiken zu identifizieren.
Automatisierte Vertragsprüfung: Extrahieren Sie wichtige Bestimmungen und Datenpunkte aus Tausenden von Dokumenten wie Rechnungen und Verträgen.
Underwriting und Betrugserkennung: Extrahieren Sie schnell Informationen für das Underwriting und automatisieren Sie die Betrugserkennung, indem Sie Anomalien in Finanzdokumenten identifizieren.
Wettbewerbliches Web-Scraping: Extrahieren Sie Preis-, Bestands- und Bewertungsdaten von Wettbewerbswebsites in großem Maßstab, um Preisstrategien zu informieren.
Vorteile
Ermöglicht die Analyse zuvor unzugänglicher unstrukturierter Daten
Automatisiert die manuelle Erstellung und Transformation von Datenpipelines
Integriert sich mit einer Vielzahl von Datenquellen
Verbessert die Datenqualität durch automatisierte Anomalieerkennung
Nachteile
Kann erhebliche Rechenressourcen für großflächige Bereitstellungen erfordern
Potenzielle Datenschutzbedenken bei der Verarbeitung sensibler unstrukturierter Daten
Wie verwendet man Trellis
Registrieren Sie sich für Trellis: Besuchen Sie die Trellis-Website unter runtrellis.com und registrieren Sie sich für ein Konto oder buchen Sie eine Demo, um Zugang zum Produkt zu erhalten.
Definieren Sie Ihr Schema: Verwenden Sie natürliche Sprache, um das Schema für Ihre unstrukturierten Daten zu definieren. Trellis wird dies verwenden, um Ihre Daten zu strukturieren.
Datenquellen verbinden: Integrieren Sie Trellis mit Ihren vorhandenen Datenquellen oder Ihrem Data Warehouse mithilfe einer der über 200 verfügbaren Integrationen.
Laden Sie unstrukturierte Daten hoch: Laden Sie Ihre unstrukturierten Datendateien (PDFs, HTML, Bilder, Audio) zur Verarbeitung in Trellis hoch.
Abfragen ausführen: Verwenden Sie SQL, um Ihre jetzt strukturierten Daten über alle verbundenen Quellen abzufragen.
Ergebnisse überprüfen: Überprüfen Sie die Abfrageergebnisse und die von Trellis aus Ihren unstrukturierten Daten gewonnenen Erkenntnisse.
Datenqualität überwachen: Nutzen Sie die Echtzeitüberwachung von Trellis, um Ausreißer und Anomalien in Ihren Daten zu kennzeichnen.
Trellis FAQs
Trellis ist eine KI-gestützte Plattform zur Datenverarbeitung und -analyse, die große Sprachmodelle mit einem Abfrageprozessor kombiniert, um Erkenntnisse aus unstrukturierten Datenquellen wie PDFs, HTML, Bildern und Audiodateien zu extrahieren.
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Analyse der Trellis Website
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