

Fleak
紹介 :
Fleakは、データチーム向けの低コードサーバーレスAPI構築ツールです。インフラストラクチャは不要で、既存の最新のAIおよびデータ技術スタックにAPIエンドポイントを即座に組み込むことができます。データコンポーネントの統合を簡素化し、統一されたAPIを作成することで、シームレスな拡張を実現し、ワークフローの簡素化を支援します。データ操作の管理ではなく、データからの洞察の取得に集中できます。
ターゲットユーザー :
データサイエンティスト、データアナリスト、ソフトウェアエンジニアなど、ユーザーフレンドリーで拡張性が高く、シームレスに統合されたプラットフォームを使用して効率的なAI変換を構築する必要がある方を対象としています。
使用シナリオ
Pineconeにデータを埋め込み、保存することで、データ検索と分析の効率を向上させます。
RAGとPineconeの統合によりLLMのレスポンスを強化し、情報量の多いアプリケーションに適しています。
複数のデータセットを探索し、感情ラベルを適用し、SQLとLLMを使用してコンテンツを処理およびタグ付けします。
SQLとLLMを使用して、拡張性の高いパーソナライズされたメールワークフローを作成します。
製品特徴
JSON、SQL、CSV、プレーンテキストなど、様々なデータタイプをサポートします。
柔軟なオプションにより、ワークフローステップをカスタマイズし、様々なデータ変換を処理できます。
大規模言語モデル、データベース、その他のツールとシームレスに統合します。
APIの公開、管理、監視をサポートし、バージョン管理とパフォーマンス追跡機能を提供します。
インフラストラクチャ不要で、アプリケーションの構築と実行を行い、拡張性が高く費用対効果の高いAIワークフローを実現します。
複数のLLMを調整して、AIワークフローのパフォーマンスを最適化します。
クラウドデータウェアハウスやデータレイクなど、あらゆるストレージ環境と統合します。
使用チュートリアル
1. Fleak公式サイトにアクセスしてアカウントを登録します。
2. 新しいワークフローを作成するか、プリビルドテンプレートを使用します。
3. データ変換やテキスト埋め込みなどのデータワークフローの基本コンポーネントを設定します。
4. 様々なデータタイプをサポートするワークフローノードを追加して設定します。
5. ワークフローをテストし、結果をプレビューして正確性を確認します。
6. AIモデルとデータベースを統合して、接続ニーズを簡素化します。
7. ワークフローを公開し、APIを管理してパフォーマンスを監視します。
8. 必要に応じて、ワークフローをステージング環境または本番環境にデプロイします。
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