

Tonic Textual
紹介 :
Tonic Textualは、大規模言語モデル(LLM)向けに設計された世界初のSecure Data Lakehouseです。自動化されたプロセスを通じて、企業はクラウドストレージから非構造化データを抽出し、ガバナンスを行い、エンリッチし、展開することで、生成AIの発展を支援します。本製品はデータプライバシー保護を重視しており、独自の固有表現認識(NER)モデルを使用して、機密情報の自動検出と匿名化を行い、同時にデータ合成によってデータのセマンティックな真偽性を維持します。様々なデータ形式に対応しており、AWS Marketplace、Google Cloud Marketplace、Snowflake Marketplaceを通じてサービスを提供しています。
ターゲットユーザー :
Tonic Textualは、生成AIを開発および展開する必要がある企業、特に大量の非構造化データを保有し、データプライバシーを保護したい組織に適しています。データサイエンス、機械学習、AI開発チームにとって、本番環境レベルの非構造化データパイプラインを迅速に構築するのに役立ちます。
使用シナリオ
金融機関はTonic Textualを利用して、データプライバシーのコンプライアンスを向上させています。
医療機関は本製品を使用して、患者のデータを保護し、AIモデルのパフォーマンスを向上させています。
法律事務所はTonic Textualを使用して、機密文書を管理し、データセキュリティを確保しています。
製品特徴
クラウドストレージから非構造化データを自動的に抽出し、AIで使用可能な形式に変換する
NERモデルを使用してデータをエンリッチし、RAGのパフォーマンスと精度を向上させる
機密エンティティを発見、タグ付け、削除し、モデルのメモリおよび漏洩からデータを保護する
主要な埋め込みモデル、ベクトルデータベース、AI開発プラットフォームと統合し、RAGとファインチューニングをサポートする
リアルタイムでデータを保護し、テキストデータ内のエンティティを自動的に検出してプライバシーの脆弱性を防ぐ
様々なファイル形式をサポートし、企業内に保存されている非構造化データを有効活用する
使用チュートリアル
接続:Tonic Textualを企業のデータソースに接続します。様々なファイル形式に対応しています。
抽出:Tonic Textual独自のNERモデルを使用して、固有表現を自動的に抽出し、メタデータとナレッジグラフを作成します。
エンリッチ:NERモデルを使用してデータをエンリッチし、RAGシステムのパフォーマンスを向上させます。
ガバナンス:機密エンティティを発見、タグ付け、削除し、データセキュリティを保護します。
展開:埋め込みモデル、ベクトルデータベース、AI開発プラットフォームと統合して、RAGとファインチューニングに使用します。
監視:データをリアルタイムで監視し、潜在的なプライバシーの脆弱性を自動的に検出して処理します。
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