
Deep Lake - AI Knowledge Agent
Deep Lake adalah Agen Pengetahuan AI tingkat lanjut dan basis data multi-modal yang memungkinkan pengambilan dan analisis yang sangat akurat di berbagai jenis data termasuk teks, gambar, video, dan vektor sambil menawarkan integrasi yang mulus dengan LLM untuk aplikasi RAG.
https://chat.activeloop.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:Feb 28, 2025
Apa itu Deep Lake - AI Knowledge Agent
Deep Lake, yang dikembangkan oleh Activeloop AI, adalah sistem basis data dan agen pengetahuan revolusioner yang menggabungkan kemampuan data lake dan basis data vektor. Ini berfungsi sebagai solusi komprehensif untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data multi-modal sambil memungkinkan aplikasi AI tingkat lanjut. Sebagai Gartner Cool Vendor 2024 dalam Manajemen Data, Deep Lake dipercaya oleh perusahaan Fortune 500+ seperti Intel dan Bayer Radiology karena kemampuannya menangani jenis data kompleks dan memberikan wawasan berbasis AI yang akurat melalui fungsionalitas Agen Pengetahuannya.
Fitur Utama Deep Lake - AI Knowledge Agent
Deep Lake adalah agen pengetahuan AI komprehensif dan platform basis data yang dirancang untuk manajemen dan pengambilan data multi-modal. Ini memungkinkan organisasi untuk membangun sistem RAG (Retrieval Augmented Generation) yang akurat dengan menyimpan, mengindeks, dan membuat kueri berbagai jenis data termasuk teks, gambar, video, PDF, dan vektor. Platform ini memiliki agen pengetahuan canggih yang dapat merencanakan dan menjalankan tugas penelitian multi-langkah di seluruh dataset sambil mempertahankan akurasi tinggi dan kemampuan analitis.
Dukungan Data Multi-Modal: Kemampuan untuk menyimpan dan memproses berbagai jenis data termasuk teks, gambar, video, PDF, penyematan dan vektor dalam format terpadu yang dioptimalkan untuk aplikasi AI
Teknologi Index-on-the-lake: Arsitektur penyimpanan inovatif yang memungkinkan kueri sub-detik langsung dari penyimpanan objek dengan efisiensi biaya 10x dibandingkan dengan basis data dalam memori
Kemampuan Agen Pengetahuan: Agen AI canggih yang dapat merencanakan tugas penelitian, menjalankan kueri multi-langkah, dan memberikan respons analitis di berbagai dataset dan modalitas
Fleksibilitas Integrasi: Integrasi tanpa batas dengan kerangka kerja AI populer seperti LangChain, LlamaIndex dan platform cloud utama (AWS S3, GCP, Azure)
Kasus Penggunaan Deep Lake - AI Knowledge Agent
Analisis Data Kesehatan: Digunakan oleh Bayer Radiology untuk membuat kueri dan menganalisis data pencitraan medis dan sinar-X menggunakan bahasa alami
Riset Ilmiah: Memungkinkan perusahaan biotek seperti Flagship Pioneering untuk meningkatkan kemampuan RAG dalam riset ilmiah dan analisis data
Analisis Keuangan: Memberdayakan alat tanya jawab untuk analisis data keuangan dan riset di berbagai sumber data
Pemrosesan Dokumen Hukum: Membantu memproses dan menganalisis volume besar dokumen hukum dan paten untuk aplikasi teknologi hukum
Kelebihan
Akurasi tinggi dan kemampuan analitis dalam pengambilan data
Penyimpanan dan pembuatan kueri yang hemat biaya melalui arsitektur inovatif
Dukungan komprehensif untuk berbagai jenis dan format data
Kekurangan
Membutuhkan lebih banyak waktu pemrosesan untuk kueri analitis yang kompleks
Mungkin memerlukan keahlian teknis untuk implementasi optimal
Cara Menggunakan Deep Lake - AI Knowledge Agent
1. Daftar dan Autentikasi: Daftar untuk Deep Lake dan dapatkan kredensial API dari app.activeloop.ai. Anda perlu melakukan autentikasi untuk mengakses layanan ini.
2. Hubungkan Sumber Data Anda: Hubungkan dan indeks sumber data Anda yang dapat mencakup PDF, gambar, video, dokumen teks, CSV, dan jenis file lainnya. Deep Lake mendukung penyimpanan data multi-modal.
3. Inisialisasi Deep Lake: Impor dan inisialisasi Deep Lake di lingkungan Python Anda. Anda dapat memilih untuk menyimpan data secara lokal, di cloud Anda (AWS S3, GCP, Azure), atau di penyimpanan terkelola Deep Lake.
4. Buat Embedding Vektor: Proses data Anda untuk membuat embedding vektor menggunakan integrasi Deep Lake dengan model embedding seperti OpenAI embeddings. Ini memungkinkan kemampuan pencarian semantik.
5. Konfigurasi Agen Pengetahuan: Siapkan Agen Pengetahuan dengan menentukan sumber data Anda dan parameter spesifik apa pun untuk pencarian dan pengambilan. Agen dapat merencanakan dan menjalankan kueri multi-langkah di berbagai dataset.
6. Kueri Data Anda: Gunakan bahasa alami untuk mengajukan pertanyaan tentang data Anda. Agen Pengetahuan akan menganalisis kueri, mencari di seluruh sumber yang relevan, dan memberikan jawaban terperinci dengan kutipan.
7. Integrasikan dengan Kerangka Kerja: Secara opsional, integrasikan dengan kerangka kerja seperti LangChain atau LlamaIndex untuk kemampuan yang ditingkatkan. Deep Lake bekerja dengan mulus dengan kerangka kerja LLM populer ini.
8. Pantau dan Optimalkan: Gunakan alat visualisasi Deep Lake untuk memantau kinerja dan mengoptimalkan kueri Anda. Sistem ini memberikan wawasan tentang bagaimana data diakses dan digunakan.
FAQ Deep Lake - AI Knowledge Agent
Deep Lake Knowledge Agent adalah solusi AI yang menyediakan jawaban yang sangat akurat dan mendalam di seluruh data multi-modal internal dan eksternal. Ia dapat merencanakan dan menjalankan kueri multi-langkah di berbagai dataset dan modalitas, termasuk teks, gambar, video, PDF, dan vektor.