Tensorlake에서 처리할 수 있는 파일 형식은 무엇입니까?

Tensorlake는 PDF, 손으로 쓴 메모, 복잡한 스프레드시트, 프레젠테이션, 이미지, 혼합 언어 문서, 부동산 증서, 글로벌 무역 서류 및 세무 감사 서류를 포함한 다양한 파일 형식을 처리할 수 있습니다.

Tensorlake의 서버리스 워크플로의 주요 기능은 무엇입니까?

Tensorlake의 서버리스 워크플로는 대규모(10,000 이벤트/초)로 데이터를 처리하고, 수요에 따라 자동으로 확장 또는 축소하며, Python 기반 워크플로 생성을 지원하고, RBAC 및 상세 로깅과 같은 보안 기능을 포함합니다.

Tensorlake의 처리 용량은 얼마입니까?

Tensorlake는 하루에 수만 건의 API 요청을 처리하고, 고객당 매일 100,000건 이상의 문서를 처리하며, 한 번에 소수의 문서부터 백만 건 이상의 문서를 처리하도록 확장할 수 있습니다.

Tensorlake의 투자자는 누구입니까?

Tensorlake는 Artisanal Ventures, Hawk Hill Ventures 및 Materialized View Capital의 지원을 받습니다.

Tensorlake

WebsiteContact for PricingLarge Language Models (LLMs)AI Data Mining

Tensorlake는 강력한 문서 파싱, 구조화된 추출 및 서버리스 워크플로를 통해 비정형 데이터를 LLM 지원 형식으로 변환하는 AI 데이터 클라우드 플랫폼입니다.

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https://tensorlake.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:May 20, 2025

Tensorlake 월간 트래픽 동향

Tensorlake은(는) 지난달 2.3k회 방문을 기록했으며, 이는 440.8%의 큰 폭의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Tensorlake이란?

Tensorlake는 원시 데이터와 AI 애플리케이션, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 간의 격차를 해소하도록 설계된 포괄적인 플랫폼입니다. Diptanu Choudhury가 설립했으며, 개발자가 문서, 이미지, 프레젠테이션, 비디오, 오디오를 포함한 다양한 유형의 비정형 데이터를 AI 애플리케이션에 최적화된 구조화된 형식으로 처리, 변환 및 준비할 수 있도록 엔터프라이즈급 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 문서 수집 API와 서버리스 워크플로 기능을 결합하여 원활한 데이터 처리 파이프라인을 만듭니다.

Tensorlake의 주요 기능

Tensorlake는 문서 파싱, 구조적 추출, 서버리스 워크플로우를 통해 비정형 데이터를 LLM에 적합한 형식으로 변환하는 AI 데이터 클라우드 플랫폼입니다. 문서 컨텍스트와 관계를 유지하면서 PDF에서 손으로 쓴 메모에 이르기까지 다양한 파일 형식을 처리할 수 있는 API와 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 자동 확장 기능과 내장된 보안 기능을 통해 하루에 수천 건의 요청을 처리할 수 있는 확장 가능한 인프라를 제공합니다.

문서 수집 API: 읽기 순서와 레이아웃을 유지하면서 여러 파일 형식을 파싱하고 처리하며, 청크 분할과 같은 내장된 후처리 기능을 제공합니다.

서버리스 워크플로우: 처리 요구 사항에 따라 자동으로 확장 또는 축소되는 Python 기반 워크플로우 API로, 데이터베이스 또는 큐 관리 없이 병렬 처리를 지원합니다.

보안 데이터 처리: 액세스 제어를 위한 RBAC 및 네임스페이스, 상세 로깅, 엔터프라이즈급 보안을 위한 규정 준수 기능을 구현합니다.

고성능 처리: 낮은 지연 시간(8e-6/초)으로 초당 10,000개의 이벤트를 처리하고 고객당 하루에 100,000개 이상의 문서를 처리할 수 있습니다.

Tensorlake의 사용 사례

문서 처리 자동화: 부동산 등기, 세무 감사 서류, 글로벌 무역 서류와 같은 복잡한 문서에서 정보를 처리하고 추출합니다.

RAG 애플리케이션: 다양한 데이터 소스에서 검색 증강 생성(RAG) 워크플로우에 최적화된 구조적 청크를 생성합니다.

다국어 문서 처리: 혼합된 언어 문서를 처리하고 분석을 위해 구조화된 형식으로 변환합니다.

장점

대량의 문서를 처리할 수 있는 확장성이 뛰어난 인프라

Python 기반 API와의 간단한 통합

복잡한 인프라 설정 없이 자동 병렬 처리

단점

API 키 및 인증 설정이 필요합니다.

사용자 지정 워크플로우를 구현하려면 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다.

Tensorlake 사용 방법

Tensorlake SDK 설치: pip 또는 선호하는 패키지 관리자를 사용하여 Tensorlake SDK 및 Indexify CLI를 설치합니다.

API 키 받기: Tensorlake 플랫폼에 가입하고 인증을 위한 API 키를 얻습니다.

Document AI 초기화: API 키로 DocumentAI를 가져오고 초기화합니다. from tensorlake.documentai import DocumentAI, ParsingOptions\ndoc_ai = DocumentAI(api_key='your_api_key')

문서 업로드: upload() 메서드를 사용하여 문서를 업로드합니다. file_id = doc_ai.upload(path='/path/to/file.pdf')

문서 파싱: 원하는 옵션으로 parse() 메서드를 사용하여 업로드된 문서를 파싱합니다. job_id = doc_ai.parse(file_id, options=ParsingOptions())

결과 검색: get_job()을 사용하여 파싱된 결과를 얻습니다. data = doc_ai.get_job(job_id)

워크플로 구축(선택 사항): @tensorlake_function() 데코레이터를 사용하여 여러 단계를 거쳐 데이터를 처리하는 사용자 지정 워크플로를 만듭니다. pydantic BaseModel을 사용하여 입력/출력 모델을 정의합니다.

워크플로 배포(선택 사항): REST API 호출을 통해 트리거할 수 있는 HTTP 엔드포인트로 워크플로를 배포합니다. 워크플로는 부하에 따라 자동으로 확장됩니다.

결과 모니터링: Tensorlake의 로깅 및 모니터링 기능을 통해 문서 처리 작업 및 워크플로 실행을 추적합니다.