DeepSieveは、企業のデータ分析シナリオにおいて卓越した価値を発揮し、「2023年に満足度の高い売れ筋商品」のようなクロスディメンショナルなクエリを扱うことができます。システムはまず、販売データ(構造化CSV)と顧客評価(非構造化JSONログ)を2つのサブ問題に分解し、ルーティングを通じてデータベースクエリとNLP感情分析ツールを呼び出し、最後に時間、販売、評価の指標を統合してレポートを生成します。テストによると、混合データソースを処理する際の応答時間は、従来のETLプロセスよりも3.7倍速く、事前のデータ統合を必要としないため、金融/医療業界のプライバシー保護ニーズを満たしています。
この答えは記事から得たものである。DeepSieve:複雑なクエリーソースを処理するためのRAGインテリジェント情報スクリーニングツールについて