Taylor

Taylorとは？

Taylorは、テキスト分類とエンティティ抽出のために設計された決定論的なプラットフォームです。ビジネスおよびエンジニアリングチームが、フリーフォームテキスト上でミッションクリティカルなエンリッチメントと自動化を構築できるようにし、データラングリングとテキストエンリッチメントを制御できるようにします。

Taylorの仕組み

Taylorは、ユーザーが大規模にデータを分類および抽出し、フリーフォームテキストを構造化し、特定のニーズに応じてメタデータをエンリッチできるようにすることで機能します。このプラットフォームは簡単なカスタマイズを提供し、ユーザーは独自のタクソノミーを定義し、信頼度しきい値を構成できます。また、データベース、CRM、Slackとの簡単な統合を提供し、インフラストラクチャ管理の必要性を排除します。

主な機能と利点：

• 決定論的テキスト分類： テキスト分類タスクに対して信頼性が高く一貫性のある結果を保証します。
• エンティティ抽出： 非構造化テキストからエンティティを正確に抽出し、重複排除します。
• カスタマイズ： カスタムタクソノミーと信頼度しきい値を使用して、プラットフォームを特定の要件に合わせて調整します。
• スケーラビリティ： 大量のテキストデータを処理して、ライブワークフローとリアルタイムデータパイプラインを強化します。
• 統合： データベース、CRM、Slackなどの既存のツールおよびシステムとシームレスに統合します。

Taylorを選ぶ理由

OpenAIのような大規模言語モデル（LLM）に依存するのとは異なり、Taylorは決定論的な結果と、分類および抽出プロセスに対するより大きな制御を提供します。非構造化テキストを構造化し、メタデータをエンリッチし、インフラストラクチャ管理のオーバーヘッドなしに完全なカスタマイズを可能にすることで、特定のビジネスニーズに対応するように設計されています。

Taylorは誰のためのものか？

Taylorは、次のようなさまざまなユーザーとアプリケーションに適しています。

• ビジネスチーム： テキスト自動化によるビジネスオペレーションの合理化。
• 製品チーム： テキスト分析に基づいて製品機能を構築。
• エンジニアリングチーム： テキストエンリッチメントによって強化されたデータパイプラインとワークフローの作成。
• コンテンツモデレーション： テキスト分類によるコンテンツモデレーションプロセスの自動化。

Taylorの使い方

1. 構築： Taylorの直感的なインターフェースを使用して、分類および抽出モデルを構成および構築します。
2. テスト： 包括的なテストツールでモデルを検証し、精度と信頼性を確保します。
3. 統合： Taylorをお気に入りのツールおよびシステムとシームレスに統合して、初日からビジネスインパクトを推進します。

ビジネスインパクトを推進

Taylorは、最も価値のあるデータ資産である非構造化テキストを活用するのに役立ちます。強力な機械学習機能を利用して、ビジネスオペレーションの合理化、製品機能の構築、または主要なコンテンツモデレーションを行うことができます。可能性は無限大です。分類および抽出するものがたくさんあります。

FAQ

• Taylorは何をしますか？ Taylorは、決定論的なテキスト分類とエンティティ抽出を可能にします。
• なぜOpenAIや他の大規模言語モデルを使用できないのですか？ Taylorは、決定論的な結果とより大きな制御を提供します。
• 費用はいくらですか？ 価格情報は、価格設定ページにあります。

Taylor AIは、ビジネス、製品、およびエンジニアリングチームがフリーフォームテキスト上でミッションクリティカルなエンリッチメントと自動化を構築できるようにします。制御して、Taylorを使用して非構造化テキストデータからより多くの価値を抽出し始めてください。