Gestell: Мощный ETL-инструмент для обработки неструктурированных данных и оптимизации ИИ-приложений

Изображение для сервиса Gestell номер один
Официальный сайт сервиса

Gestell — это мощный инструмент ETL, созданный для работы с большими языковыми моделями (LLM), который преобразует неструктурированные данные в форматы, готовые для использования в ИИ. Он обрабатывает данные в несколько этапов, включая разделение на фрагменты, векторизацию, создание графов и канонизацию, что обеспечивает структурированную и легко доступную информацию. Платформа поддерживает масштабируемое логическое мышление на основе поиска, что упрощает AI-приложениям извлечение актуальных данных. Gestell обладает высокой настройкой, позволяя компаниям задавать правила структурирования на естественном языке. Интегрируя каждый этап процесса, он гарантирует надежную масштабируемость. Компании могут использовать Gestell для обработки документов, извлечения ключевых элементов и создания структурированных баз данных, оптимизированных для приложений, основанных на интеллекте.

Модели оплаты

Имеется тестовый период

Похожие сервисы на Gestell

DataLine

Инструмент, который преобразует ваши разговорные запросы в наглядные визуализации и ценные инсайты.

Extruct AI

Инструмент для проведения исследований B2B-рынка и задач по сбору рыночной аналитики.

Strella

Инструмент для сбора отзывов клиентов с помощью интервью, модерация которых осуществляется ИИ, и последующего анализа их результатов.

Breyta

Инструмент для синтезирования ответов из различных форматов файлов с поддержкой обоснованных выводов и ссылками на источники.

Grimo AI

Инструмент для агрегирования и организации знаний для управления информацией.

Nomic Atlas

Инструмент для структурирования неструктурированного текста, изображений и аудиоданных для извлечения и анализа информации и управления набором данных.

Echobase

Инструмент для командного сотрудничества, запросов, создания и анализа данных.

Confident AI

Открытая платформа для оценки производительности обученных языковых моделей, проведения A/B-тестирования, классификации результатов и других задач.