Fleak

Fleak AI Workflows: ИИ в реальном времени и обогащение с помощью бессерверного API-конструктора

Fleak — это низкокодовая бессерверная платформа, предназначенная для команд данных для мгновенной сборки, развертывания и масштабирования API и рабочих процессов на основе ИИ. Он легко подключается к существующему ИИ и стеку данных, удаляя управление инфраструктурой и обеспечивая быструю итерацию от данных к производственным API.

Обзор

• Создавайте рабочие процессы данных быстро, используя визуальный редактор на основе узлов, который поддерживает JSON, SQL, CSV и простые текстовые данные.
• Интегрируйтесь с ведущими моделями ИИ, базами данных и службами хранения (например, моделями семейства GPT, LLM, векторными базами данных, AWS Lambda, Pinecone, AWS S3, Snowflake).
• Публикуйте, управляйте и контролируйте API с конечными точками версий и производственного уровня.
• Безсерверная архитектура сводит к минимуму эксплуатационные расходы, позволяя сосредоточиться на логике и идеях, а не на инфраструктуре.

Как работает Fleak

1. Создание и настройка узлов рабочего процесса. Определение преобразований данных, генерации встраивания и маршрутизации данных с использованием интерфейса с низким кодом.
2. Подключите модели ИИ и хранилища данных. Интегрируйте большие языковые модели, векторные базы данных, хранилища и другие важные инструменты для организации рабочих процессов данных с поддержкой ИИ.
3. Трансформация и обогащение данных. Обрабатывайте типы данных, такие как JSON, SQL, CSV и простой текст; генерируйте текстовые встраивания; и направляйте результаты в службы хранения или нисходящего потока.
4. Опубликовать и контролировать API. Рабочие процессы версий, переход к постановке / производству и мониторинг производительности и точности данных с одной платформы.

Случаи использования

• Создание готовых к производству конвейеров данных ИИ и API за считанные минуты
• Обогащение и оркестровка данных в реальном времени в LLM и векторных хранилищах
• Рабочие процессы Data-to-API с минимальным управлением инфраструктурой
• Быстрые эксперименты с различными моделями ИИ и бэкэндами хранения

Как это помогает командам

• Специалисты по данным, инженеры по данным и разработчики программного обеспечения могут сотрудничать в рабочих процессах, управляемых ИИ, без тяжелых DevOps.
• Централизованное управление конечными точками API, редактирование и мониторинг для сокращения времени.
• Агностический дизайн для гибкой интеграции с облачными хранилищами данных или озёрными домами.

Основные способности

• Низкокодовая бессерверная платформа для создания и развертывания API с поддержкой ИИ
• Визуальный редактор рабочего процесса, поддерживающий данные JSON, SQL, CSV и Plain Text
• Бесшовная интеграция с моделями ИИ (GPT, LLaMA, Mistral и др.) и оркестровка LLM
• Подключения к векторным базам данных, AWS Lambda, Pinecone и современным хранилищам (AWS S3, Snowflake и др.)
• Узлы SQL и LLM в памяти для обработки с низкой задержкой
• Публикация, версия и мониторинг API из одного интерфейса
• Готовое к производству развертывание с конечными точками HTTP
• Агностический дизайн для гибкого хранения данных

Как использовать Fleak

1. Начните с создания нового рабочего процесса и добавьте узлы для приема и преобразования данных.
2. Настройте узлы для вызова моделей ИИ, генерации вложений и взаимодействия с базами данных или векторными хранилищами.
3. Проверяйте рабочий процесс, результаты предварительного просмотра и уточняйте по мере необходимости.
4. Версия рабочего процесса, переход к постановке или производству и раскрытие API через конечные точки HTTP.
5. Мониторинг производительности и точности данных со встроенных приборных панелей.

Безопасность и управление (руководство)

• Используйте Fleak для создания конвейеров данных производственного уровня с четким управлением версиями и изменениями.
• Обеспечить надлежащий контроль доступа и конфиденциальность данных при подключении к чувствительным источникам данных.

Пример рабочих процессов

• Реальный чат-бот Slack History со встроенными данными из векторных магазинов
• Рекомендации по продуктам, адаптированные к пользовательским данным и внешним сигналам
• LLM-ответы с поддержкой RAG с использованием Pinecone для поиска

Цена и доступ (из предоставленного контекста)

• Попробуйте бесплатно и запросите доступные демо-варианты
• Примеры использования, шаблоны и каталог интеграций и партнеров

Обсуждение Fleak

Платформа, предназначенная для групп данных для совместной работы над преобразованиями ИИ через конечные точки API, сочетая простоту использования с масштабируемыми, готовыми к производству развертываниями. Он подчеркивает низкокодовую оркестровку, бессерверное развертывание и широкие возможности интеграции для упрощения сложных рабочих процессов ИИ.