O DeepSieve demonstra um valor excepcional em cenários de análise de dados empresariais e é capaz de lidar com consultas multidimensionais, como "produtos mais vendidos com alta satisfação em 2023". O sistema primeiro decompõe os dados de vendas (CSV estruturado) e a avaliação do cliente (logs JSON não estruturados) em dois subproblemas, chama consultas de banco de dados e ferramentas de análise de sentimento de PNL por meio de roteamento e, por fim, gera um relatório integrando indicadores de tempo, vendas e classificação. Os testes mostram que seu tempo de resposta para lidar com fontes de dados mistas é 3,7 vezes mais rápido do que os processos tradicionais de ETL e não exige integração prévia de dados, o que atende às necessidades de proteção de privacidade do setor financeiro/médico.
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