DataLang

DataLang là một nền tảng linh hoạt và thân thiện với người dùng được thiết kế để trao quyền cho các doanh nghiệp và cá nhân xây dựng các chatbot AI tùy chỉnh được huấn luyện trên dữ liệu độc nhất của họ. Nó thu hẹp khoảng cách giữa các bộ dữ liệu phức tạp và các giao diện trò chuyện dễ tiếp cận. Bằng cách kết nối với một loạt các nguồn dữ liệu, DataLang cho phép bạn khai phá giá trị ẩn giấu trong thông tin của mình, làm cho nó trở nên tương tác và có thể truy vấn thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Nền tảng này hỗ trợ một danh sách phong phú các nguồn dữ liệu, bao gồm nhiều cơ sở dữ liệu SQL khác nhau (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MariaDB, Oracle, Amazon Redshift, SQLite, Snowflake), các tệp (như CSV hoặc tài liệu văn bản), các công cụ năng suất phổ biến (Notion, Google Sheets), và thậm chí cả nội dung từ các trang web hoặc các nền tảng khác như HubSpot. Sự linh hoạt này đảm bảo rằng dù dữ liệu của bạn ở đâu, bạn cũng có thể tận dụng nó để tạo ra một chatbot có kiến thức.

Cách sử dụng DataLang

DataLang đơn giản hóa quy trình tạo chatbot thành bốn bước đơn giản, giúp người dùng không có nền tảng kỹ thuật cũng có thể tiếp cận:

1. Thiết lập Nguồn dữ liệu của bạn: Bước đầu tiên là kết nối DataLang với dữ liệu của bạn. Bạn có thể cấu hình kết nối đến cơ sở dữ liệu, tải lên tệp hoặc liên kết đến các dịch vụ như Notion hoặc Google Sheets. Nền tảng cung cấp một cách an toàn để thiết lập các kết nối này.
2. Thêm Chế độ xem Dữ liệu (Data View): Để đảm bảo an ninh và kiểm soát, bạn không để lộ toàn bộ cơ sở dữ liệu của mình. Thay vào đó, bạn tạo một 'Chế độ xem Dữ liệu'. Về cơ bản, đây là một truy vấn cụ thể hoặc một tập hợp con dữ liệu được xác định (ví dụ: 'SELECT * FROM Sales WHERE customer = X') mà chatbot sẽ được phép truy cập. Tính năng này rất quan trọng để kiểm soát quyền riêng tư và sự liên quan của dữ liệu.
3. Trò chuyện với dữ liệu của bạn: Sau khi các chế độ xem dữ liệu của bạn được cấu hình, bạn có thể chọn những chế độ xem nào để sử dụng để huấn luyện chatbot của mình. DataLang sử dụng thông tin được tuyển chọn này để huấn luyện một mô hình GPT, cho phép nó hiểu và trả lời các câu hỏi chỉ dựa trên dữ liệu bạn đã cung cấp.
4. Chia sẻ nó!: Sau khi chatbot của bạn được huấn luyện và kiểm tra, DataLang cung cấp nhiều tùy chọn triển khai. Bạn có thể chia sẻ nó bằng một URL công khai đơn giản, nhúng nó dưới dạng một widget trực tiếp vào trang web của bạn để tương tác với khách hàng, xuất bản nó dưới dạng một GPT tùy chỉnh trong Cửa hàng GPT chính thức, hoặc tích hợp nó vào các ứng dụng khác bằng API của nó.

Tính năng chính của DataLang

• Kết nối đa nguồn: Kết nối với một loạt các nguồn dữ liệu bao gồm cơ sở dữ liệu SQL, tệp, Notion, Google Sheets, HubSpot và các trang web.
• Xuất bản GPT tùy chỉnh: Dễ dàng đóng gói và xuất bản chatbot được cung cấp bởi dữ liệu của bạn lên Cửa hàng ChatGPT, giúp nó tiếp cận được với nhiều đối tượng hơn hoặc khách hàng của bạn.
• Triển khai linh hoạt: Chia sẻ chatbot của bạn thông qua một liên kết công khai, widget trang web có thể nhúng hoặc một API mạnh mẽ để tích hợp tùy chỉnh.
• Kiểm soát dữ liệu chi tiết: Sử dụng 'Chế độ xem Dữ liệu' để xác định chính xác dữ liệu mà AI có thể truy cập, đảm bảo an ninh và độ chính xác của ngữ cảnh.
• Cơ sở dữ liệu sang API: Một tính năng độc đáo cho phép bạn để lộ dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của mình dưới dạng một điểm cuối API an toàn, sau đó có thể được sử dụng bởi GPT tùy chỉnh của bạn hoặc các ứng dụng khác.
• Giao diện không cần mã/ít mã: Toàn bộ quy trình được thiết kế trực quan, cho phép người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng xây dựng các chatbot mạnh mẽ mà không cần viết mã phức tạp.
• Tự lưu trữ cho doanh nghiệp: Đối với các tổ chức có yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, DataLang cung cấp tùy chọn tự lưu trữ, cho phép bạn chạy nền tảng trên cơ sở hạ tầng của riêng mình.

Các trường hợp sử dụng DataLang

DataLang có thể được áp dụng trong nhiều tình huống để nâng cao hiệu quả và sự tương tác:

• Cơ sở kiến thức nội bộ: Tạo một chatbot để nhân viên hỏi về chính sách công ty, dữ liệu dự án được lưu trữ trong Notion hoặc số liệu bán hàng từ cơ sở dữ liệu SQL.
• Hỗ trợ khách hàng nâng cao: Xây dựng một bot hỗ trợ được huấn luyện trên tài liệu sản phẩm và các câu hỏi thường gặp của bạn để cung cấp hỗ trợ tức thì, 24/7 cho khách hàng.
• Dịch vụ khách hàng cá nhân hóa: Đối với các công ty SaaS, tạo một GPT độc đáo và an toàn cho mỗi khách hàng lớn, được huấn luyện trên dữ liệu sử dụng và báo cáo cụ thể của họ.
• Phân tích dữ liệu tương tác: Cho phép các nhóm tiếp thị hoặc bán hàng truy vấn dữ liệu hiệu suất bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì cần một nhà phân tích dữ liệu để chạy báo cáo.
• Tạo khách hàng tiềm năng: Nhúng một chatbot vào trang web của bạn để tương tác với khách truy cập, trả lời câu hỏi của họ về dịch vụ của bạn và xác định khách hàng tiềm năng.

Ưu điểm của DataLang

DataLang mang lại những lợi thế đáng kể bằng cách biến dữ liệu tĩnh thành một tài sản động. Nó dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu, cho phép các thành viên nhóm không chuyên về kỹ thuật có được thông tin chi tiết mà không cần phải học các ngôn ngữ truy vấn phức tạp. Điều này tiết kiệm thời gian, giảm gánh nặng cho các nhóm kỹ thuật và thúc đẩy việc ra quyết định nhanh hơn. Mức độ tùy chỉnh và bảo mật cao thông qua 'Chế độ xem Dữ liệu' đảm bảo rằng bạn duy trì toàn quyền kiểm soát thông tin của mình. Khả năng mở rộng của nó, từ một gói miễn phí đến một giải pháp tự lưu trữ cấp doanh nghiệp, làm cho nó phù hợp với các dự án ở mọi quy mô.

Giá cả và gói dịch vụ

DataLang cung cấp một mô hình giá theo tầng để phù hợp với các nhu cầu khác nhau:

• Miễn phí: $0/tháng. Bao gồm 1 người dùng, 1 nguồn dữ liệu và 100 tín dụng. Lý tưởng để tạo một chatbot đơn giản.
• Cơ bản: $19/tháng. Bao gồm 2 người dùng, 10 nguồn dữ liệu và 1.000 tín dụng/tháng. Phù hợp cho người dùng cá nhân hoặc các dự án nhỏ.
• Chuyên nghiệp: $49/tháng. Gói được đề xuất, bao gồm 6 người dùng, 50 nguồn dữ liệu, 3.000 tín dụng/tháng và hỗ trợ cơ bản. Được thiết kế cho các nhóm nhỏ.
• Doanh nghiệp: $399/tháng. Dành cho các nhóm lớn, cung cấp 12 người dùng, 1.000 nguồn dữ liệu, 20.000 tín dụng/tháng và hỗ trợ ưu tiên.
• Tự lưu trữ: Bắt đầu từ $20.000/năm. Triển khai DataLang trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn với số lượng người dùng, nguồn dữ liệu và tín dụng không giới hạn. Bao gồm một người quản lý tài khoản và các bản cập nhật hàng năm.

Đăng ký hàng năm được giảm giá 17%.