Trellis Funktionen
Trellis ist eine KI-gestützte Datenplattform, die SQL-Abfragen auf unstrukturierten Daten durch LLM-basierte Schemaerstellung und -extraktion ermöglicht.
Mehr anzeigenHauptfunktionen 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
Trellis Monatliche Traffic-Trends
Trellis erhielt im letzten Monat 6.4k Besuche, was ein Moderates Wachstum von 30.2% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
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