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Fleak

Fleak est conçu pour les équipes de données cherchant à simplifier la création de workflows AI grâce à une approche low-code. Il offre une architecture sans serveur qui permet aux équipes de créer et d'intégrer des workflows AI complexes sans se soucier de la gestion de l'infrastructure. Les utilisateurs peuvent facilement configurer des processus de transformation de données, intégrer de grands modèles de langage (LLM) et surveiller les performances en temps réel. Fleak met l'accent sur la facilité d'utilisation tout en permettant une manipulation de données puissante et la création d'API, le rendant adapté aux projets de prototypage et de production.

Options de vérification :

1.

Vérification par email : Vérifiez la propriété via votre email de domaine.

2.

Vérification de fichier : Placez notre fichier sur votre serveur.

Après vérification vous aurez accès pour gérer les informations de votre outil d'IA en attente d'approbation

Comment Fleak Travaille En 3 Étapes?

  1. Inscrivez-vous pour Fleak

    Visitez le site web de Fleak et créez un compte pour accéder aux fonctionnalités.
  2. Créer un Nouveau Flux de Travail

    Utilisez l'interface low-code pour concevoir votre flux de travail AI avec facilité.
  3. Déployer et Surveiller

    Lancez votre flux de travail et utilisez les outils de surveillance pour la performance.

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Fleak: Fonctionnalités, Avantages & FAQs

Explore tout ce que vous devez savoir sur Fleak

Fonctionnalités principales
  • Architecture sans serveur
  • Constructeur d'API dynamique
  • Surveillance des performances en temps réel
  • Intégration avec les entrepôts de données cloud
  • Support pour l'enchaînement de modèles complexes
  • Configuration facile des flux de données
Avantages
  • Pas besoin de gestion d'infrastructure
  • Intégration rapide des modèles d'IA
  • Architecture scalable et flexible
  • Interface conviviale à faible code
  • Informations sur la performance en temps réel
  • Adapté à la fois pour le prototypage et la production.
Cas d'utilisation
  • Résumé de texte et génération d'embeddings
  • Automatisation des flux de travail par e-mail avec SQL et LLMs
  • Optimisation des réponses avec la génération augmentée par récupération
  • Intégration de sources de données diverses dans une seule API
  • Prototypage rapide de solutions IA

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