Trellis
Trellis è una piattaforma dati alimentata dall'IA che consente query SQL su dati non strutturati attraverso la generazione e l'estrazione di schemi basati su LLM.
https://runtrellis.com/?utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Nov 9, 2024
Cos'è Trellis
Trellis è una piattaforma dati innovativa che combina modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) con un processore di query per analizzare fonti di dati complesse e non strutturate. Permette agli utenti di eseguire query SQL su formati come PDF, HTML, immagini e file audio senza la necessità di costruire pipeline di dati personalizzate. Trellis automatizza il processo di definizione degli schemi e di estrazione di informazioni strutturate da dati non strutturati, rendendo più facile per le organizzazioni ottenere intuizioni dall'intero ecosistema dei dati.
Caratteristiche principali di Trellis
Trellis è una piattaforma di integrazione e trasformazione dei dati alimentata dall'IA che consente alle organizzazioni di eseguire query SQL su fonti di dati non strutturati complesse come documenti, email e file audio. Combina modelli di linguaggio di grandi dimensioni con un elaboratore di query per estrarre informazioni da oltre 200 fonti di dati, automatizzare i pipeline di dati e migliorare la qualità dei dati attraverso il rilevamento delle anomalie.
Trasformazione alimentata dall'IA: Definire schemi in linguaggio naturale e automatizzare la creazione di pipeline di dati senza codifica manuale.
Elaborazione dei dati non strutturati: Estrarre informazioni da PDF, HTML, immagini e file audio utilizzando l'IA visiva e motori di parsing.
Oltre 200 integrazioni di dati: Collegarsi direttamente a centinaia di fonti di dati e magazzini di dati esistenti.
Monitoraggio in tempo reale: Segnalare automaticamente valori anomali e anomalie per migliorare la qualità dei dati.
Casi d'uso di Trellis
Analisi dell'interazione con i clienti: Elaborare grandi volumi di chiamate e email in tempo reale per identificare opportunità di guadagno e rischi di conformità.
Revisione automatizzata dei contratti: Estrarre disposizioni chiave e punti dati da migliaia di documenti come fatture e contratti.
Sottoscrizione e rilevamento delle frodi: Estrarre rapidamente informazioni per la sottoscrizione e automatizzare il rilevamento delle frodi identificando anomalie nei documenti finanziari.
Web scraping competitivo: Estrarre dati sui prezzi, inventario e recensioni dai siti web dei concorrenti su larga scala per informare le strategie di prezzo.
Vantaggi
Consente l'analisi di dati non strutturati precedentemente inaccessibili
Automatizza la creazione e trasformazione manuale delle pipeline di dati
Si integra con un'ampia gamma di fonti di dati
Migliora la qualità dei dati attraverso il rilevamento automatico delle anomalie
Svantaggi
Potrebbe richiedere risorse informatiche significative per distribuzioni su larga scala
Possibili preoccupazioni sulla privacy durante l'elaborazione di dati non strutturati sensibili
Come usare Trellis
Registrati per Trellis: Visita il sito web di Trellis su runtrellis.com e registrati per un account o prenota una demo per accedere al prodotto.
Definisci il tuo schema: Usa il linguaggio naturale per definire lo schema per i tuoi dati non strutturati. Trellis utilizzerà questo per strutturare i tuoi dati.
Collega le fonti di dati: Integra Trellis con le tue fonti di dati esistenti o con il tuo data warehouse utilizzando una delle oltre 200 integrazioni disponibili.
Carica dati non strutturati: Carica i tuoi file di dati non strutturati (PDF, HTML, immagini, audio) su Trellis per l'elaborazione.
Esegui query: Usa SQL per interrogare i tuoi dati ora strutturati attraverso tutte le fonti collegate.
Esamina i risultati: Esamina i risultati delle query e le intuizioni estratte da Trellis dai tuoi dati non strutturati.
Monitora la qualità dei dati: Utilizza il monitoraggio in tempo reale di Trellis per segnalare valori anomali e anomalie nei tuoi dati.
FAQ di Trellis
Trellis è una piattaforma di elaborazione e analisi dei dati alimentata dall'IA che combina modelli di linguaggio di grandi dimensioni con un elaboratore di query per estrarre informazioni da fonti di dati non strutturati come PDF, HTML, immagini e file audio.
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