Tensorlake

Tensorlake는 원시 비정형 데이터와 고급 AI 애플리케이션 간의 격차를 해소하기 위해 설계된 포괄적인 AI 데이터 클라우드입니다. 개발자와 기업이 PDF, 이미지, 손글씨 메모, 스프레드시트 등 다양한 소스의 복잡한 데이터를 JSON 또는 마크다운과 같은 구조화되고 수집 준비가 된 형식으로 안정적으로 변환할 수 있는 통합 플랫폼 역할을 합니다. 이 프로세스는 대규모 언어 모델(LLM)을 구동하고, 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 강화하며, 중요한 비즈니스 워크플로를 자동화하는 데 매우 중요합니다.

이 플랫폼은 문서 수집 API와 서버리스 워크플로라는 두 가지 핵심 기둥을 기반으로 합니다. 문서 수집 API는 인간과 유사한 파싱 기능을 제공하여 문서의 원본 레이아웃과 읽기 순서를 보존하면서 높은 정확도로 정보를 추출합니다. 서버리스 워크플로를 통해 사용자는 Python을 사용하여 완전히 관리되는 엔드투엔드 데이터 처리 파이프라인을 구축하고 배포할 수 있습니다. 이러한 워크플로는 확장성이 뛰어나 수백만 개의 문서를 처리할 수 있으며, 유휴 상태일 때는 0으로 축소되어 비용 효율적입니다.

Tensorlake 사용 방법

Tensorlake 사용은 간단하고 개발자 중심적인 워크플로를 따릅니다:

1. 데이터 업로드 또는 연결: API를 통해 직접 파일을 업로드하거나 기존 데이터 소스를 연결하여 시작합니다. 플랫폼은 광범위한 파일 유형을 지원합니다.
2. 처리를 위한 API 호출: 문서 수집 API를 사용하여 파일을 처리합니다. 일반적인 문서 변환을 위해 'Parse' 엔드포인트를 사용하거나, 정의된 Pydantic 스키마와 함께 'Extract' 엔드포인트를 사용하여 특정 구조화된 데이터를 JSON 형식으로 추출할 수 있습니다.
3. 사용자 지정 워크플로 구축(선택 사항): 더 복잡한 데이터 변환을 위해 Tensorlake의 서버리스 워크플로를 사용합니다. Python 함수를 작성하여 데이터 정리, 강화 및 데이터베이스나 다른 시스템으로의 라우팅과 같은 데이터 파이프라인 단계를 정의합니다.
4. 처리된 데이터 검색: 작업이 완료된 후 변환된 구조화된 데이터에 즉시 액세스하거나 비동기 알림을 위해 웹훅을 설정합니다. 출력은 AI 애플리케이션에서 사용하기에 최적화되어 있습니다.
5. AI/LLM과 통합: 고품질의 구조화된 데이터를 RAG 파이프라인, AI 에이전트 또는 기타 머신러닝 모델에 공급하여 정확성과 기능을 향상시킵니다.

Tensorlake의 핵심 기능

• 문서 수집 API: 손글씨 메모부터 복잡한 스프레드시트까지 모든 파일 유형을 파싱하면서 레이아웃과 컨텍스트를 보존합니다.
• 구조화된 데이터 추출: 사용자 지정 Python 스키마를 사용하여 비정형 콘텐츠를 깨끗한 JSON 또는 마크다운 청크로 변환하여 고정밀 추출을 실현합니다.
• 서버리스 워크플로: 인프라 관리 없이 Python 기반 데이터 처리 파이프라인을 구축, 배포 및 확장합니다. 워크플로는 수요에 따라 자동으로 확장됩니다.
• RAG 최적화: 메타데이터로 강화된 구조화된 데이터 청크를 생성하여 검색 증강 생성 시스템의 정확성과 관련성을 향상시키도록 특별히 최적화되었습니다.
• 대규모 확장성: 고객당 하루 100,000개 이상의 문서를 처리하고 초당 10,000개의 이벤트를 극도로 낮은 지연 시간으로 처리하도록 설계되었습니다.
• 서명 감지: 문서에 서명이 있는지 여부를 자동으로 식별하여 지능형 자동화 트리거를 활성화하는 통합 기능입니다.
• 보안 및 협업: 역할 기반 접근 제어(RBAC), 데이터 보호를 위한 네임스페이스, 완전한 가시성 및 규정 준수를 위한 상세 로그를 제공합니다.

Tensorlake의 사용 사례

Tensorlake는 데이터 정확성이 가장 중요한 고위험 애플리케이션에 이상적입니다:

• 고급 RAG 시스템: 의미론적 검색과 문서 내용(예: 표, 그림, 메타데이터)에서 파생된 구조화된 필터를 결합하여 LLM을 위한 정교한 검색 파이프라인을 구축합니다.
• 금융 서비스 자동화: 대출 신청서, 세무 감사 서류, 재무제표를 처리하여 핵심 정보를 추출하고 의사 결정을 자동화합니다.
• 의료 데이터 관리: 환자 기록, 검사 보고서, 의료 연구 논문을 디지털화하고 구조화하여 분석 및 규정 준수에 사용합니다.
• 법률 및 규정 준수: 계약서, 재산 증서, 법률 서류를 분석하여 조항을 추출하고 위험을 식별하며 규정 준수를 보장합니다.
• 공급망 및 물류: 글로벌 무역 서류, 송장, 선하 증권을 처리하여 운영을 간소화하고 가시성을 향상시킵니다.

Tensorlake의 장점

Tensorlake는 상당한 경쟁 우위를 제공합니다:

• 비교할 수 없는 정확성: 인간과 유사한 파싱 및 구조화된 추출 기능은 고품질 데이터를 제공하여 AI 모델의 오류를 최소화합니다.
• 간소화된 개발: 코드 우선, API 중심 접근 방식은 복잡한 데이터 파이프라인 생성을 단순화하여 팀이 더 빠르게 구축할 수 있도록 합니다.
• 비용 효율적인 확장성: 서버리스 아키텍처와 투명한 종량제 가격 책정은 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 보장하여 경제적인 확장을 가능하게 합니다.
• 엔드투엔드 플랫폼: 수집, 구조화, 오케스트레이션을 위한 단일 통합 솔루션을 제공하여 취약한 다중 도구 파이프라인의 필요성을 제거합니다.
• 유연성: LangChain 및 Qdrant와 같은 인기 있는 도구와 원활하게 통합하여 기존 AI 스택을 향상시킵니다.

가격 및 플랜

Tensorlake는 저장 공간이나 대역폭에 대한 숨겨진 비용 없이 투명한 사용량 기반 가격 모델을 제공합니다.

• 문서 수집: 페이지당 $0.01의 간단한 온디맨드 요금입니다.
• 서버리스 워크플로: 소비된 컴퓨팅 리소스를 기반으로 초당 과금됩니다:
  • Nvidia H100: $0.0009/초
  • Nvidia A100: $0.0005/초
  • CPU (1 vCPU): $0.00004/초
  • 메모리 (DDR4): $0.00009/GB/초
• 온프레미스: 자체 네트워크 내 배포를 위한 맞춤형 엔터프라이즈 플랜이 제공됩니다. 자세한 내용은 영업팀에 문의하십시오.