DeepSieve erweist sich in Szenarien der Unternehmensdatenanalyse als außerordentlich wertvoll und ist in der Lage, dimensionsübergreifende Abfragen wie "meistverkaufte Produkte mit hoher Zufriedenheit im Jahr 2023" zu verarbeiten. Das System zerlegt zunächst die Verkaufsdaten (strukturierte CSV) und die Kundenbewertung (unstrukturierte JSON-Protokolle) in zwei Teilprobleme, ruft Datenbankabfragen und NLP-Sentiment-Analyse-Tools durch Routing auf und erstellt schließlich einen Bericht durch Integration von Zeit-, Verkaufs- und Bewertungsindikatoren. Tests zeigen, dass die Reaktionszeit bei der Verarbeitung gemischter Datenquellen 3,7 Mal schneller ist als bei herkömmlichen ETL-Prozessen und dass keine Vorabdatenintegration erforderlich ist, was den Datenschutzanforderungen der Finanz- und Medizinbranche entspricht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeepSieve: ein intelligentes RAG-Informations-Screening-Tool zur Verarbeitung komplexer AbfragequellenDie
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil