Tensorlake
Tensorlake 是一個 AI 數據雲平台，通過強大的文檔解析、結構化提取和無伺服器工作流程，將非結構化數據轉換為 LLM 就緒格式。
https://tensorlake.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年05月20日
什麼是 Tensorlake
Tensorlake 是一個綜合平台，旨在彌合原始數據和 AI 應用程序（尤其是大型語言模型 (LLM)）之間的差距。它由 Diptanu Choudhury 創立，作為一個企業級解決方案，供開發人員處理、轉換和準備各種類型的非結構化數據——包括文檔、圖像、演示文稿、視頻和音頻——轉換為針對 AI 應用程序優化的結構化格式。該平台將文檔攝取 API 與無伺服器工作流程功能相結合，以創建無縫的數據處理管道。
Tensorlake 的主要功能
Tensorlake 是一個 AI 數據雲平台，通過文檔解析、結構化提取和無伺服器工作流程，將非結構化數據轉換為 LLM 就緒格式。它提供 API 和工具來處理各種文件類型，從 PDF 到手寫筆記，同時保持文檔上下文和關係。該平台提供可擴展的基礎設施，每天可以處理數千個請求，具有自動擴展功能和內建的安全功能。
文檔攝取 API: 解析和處理多種文件類型，同時保留閱讀順序和佈局，並具有內建的後處理功能，如分塊
無伺服器工作流程: 基於 Python 的工作流程 API，可根據處理需求自動向上或向下擴展，支持並行處理，無需數據庫或隊列管理
安全數據處理: 實施 RBAC 和命名空間以進行訪問控制、詳細日誌記錄以及企業級安全合規性功能
高性能處理: 以低延遲 (8e-6/秒) 處理每秒 10,000 個事件，並且每個客戶每天可以處理超過 100,000 份文檔
Tensorlake 的使用案例
文檔處理自動化: 處理和提取複雜文檔中的信息，例如財產契約、稅務審計文件和全球貿易文件
RAG 應用: 從各種數據源創建針對檢索增強生成 (RAG) 工作流程優化的結構化塊
多語文檔處理: 處理混合語言文檔並將其轉換為結構化格式以進行分析
優點
高度可擴展的基礎設施，可以處理大量文檔
與基於 Python 的 API 簡單集成
無需複雜的基礎設施設置即可自動並行處理
缺點
需要 API 密鑰和身份驗證設置
可能需要技術專業知識來實施自定義工作流程
如何使用 Tensorlake
安裝 Tensorlake SDK: 使用 pip 或您首選的包管理器安裝 Tensorlake SDK 和 Indexify CLI
獲取 API 密鑰: 在 Tensorlake 平台上註冊並獲取您的 API 密鑰以進行身份驗證
初始化文檔 AI: 導入並使用您的 API 密鑰初始化 DocumentAI：from tensorlake.documentai import DocumentAI, ParsingOptions\ndoc_ai = DocumentAI(api_key='your_api_key')
上傳文檔: 使用 upload() 方法上傳您的文檔：file_id = doc_ai.upload(path='/path/to/file.pdf')
解析文檔: 使用 parse() 方法和所需的選項解析上傳的文檔：job_id = doc_ai.parse(file_id, options=ParsingOptions())
檢索結果: 使用 get_job() 獲取解析後的結果：data = doc_ai.get_job(job_id)
構建工作流程（可選）: 使用 @tensorlake_function() 裝飾器創建自定義工作流程，以通過多個階段處理數據。使用 pydantic BaseModel 定義輸入/輸出模型
部署工作流程（可選）: 將您的工作流程部署為可以通過 REST API 調用觸發的 HTTP 端點。工作流程將根據負載自動擴展
監控結果: 通過 Tensorlake 的日誌記錄和監控功能跟踪您的文檔處理作業和工作流程執行情況
Tensorlake 常見問題
Tensorlake 是一個 AI 數據雲平台，可將非結構化數據轉換為適用於 AI 應用程式的 LLM 就緒格式。它透過其 API 提供文件解析、結構化提取和分類服務。
Tensorlake 網站分析
Tensorlake 流量和排名
2.3K
每月訪問量
#5334917
全球排名
-
類別排名
流量趨勢：Feb 2025-Apr 2025
Tensorlake 用戶洞察
00:01:58
平均訪問時長
1.96
每次訪問的頁面數
56.88%
用戶跳出率
Tensorlake 的主要地區
US: 97.84%
IN: 2.16%
Others: 0%
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