Taylor

什么是 Taylor？

Taylor 是一个确定性的平台，专为文本分类和实体提取而设计。它使业务和工程团队能够在自由文本上构建关键任务的增强和自动化，从而提供对数据整理和文本增强的控制。

Taylor 如何工作？

Taylor 的工作原理是使用户能够大规模地分类和提取数据，根据其特定需求构建自由文本和丰富元数据。该平台提供简单的自定义功能，允许用户定义自己的分类法和配置置信度阈值。它还提供与数据库、CRM 和 Slack 的简单集成，无需基础设施管理。

主要特性和优势：

• 确定性文本分类： 确保文本分类任务的可靠和一致的结果。
• 实体提取： 准确地从非结构化文本中提取和去重实体。
• 自定义： 使用自定义分类法和置信度阈值，根据您的特定要求定制平台。
• 可扩展性： 处理大量文本数据，以支持实时工作流程和实时数据管道。
• 集成： 与现有工具和系统（如数据库、CRM 和 Slack）无缝集成。

为什么选择 Taylor？

与依赖于像 OpenAI 这样的大型语言模型 (LLM) 不同，Taylor 提供确定性的结果，并更好地控制分类和提取过程。它旨在通过构建非结构化文本、丰富元数据以及允许完全自定义来满足特定的业务需求，而无需基础设施管理的开销。

Taylor 适用于谁？

Taylor 适用于各种用户和应用，包括：

• 业务团队： 通过文本自动化简化业务运营。
• 产品团队： 构建基于文本分析的产品功能。
• 工程团队： 创建由文本增强驱动的数据管道和工作流程。
• 内容审核： 通过文本分类自动化内容审核流程。

如何使用 Taylor？

1. 构建： 使用 Taylor 的直观界面配置和构建您的分类和提取模型。
2. 测试： 使用全面的测试工具验证您的模型，以确保准确性和可靠性。
3. 集成： 将 Taylor 与您喜欢的工具和系统无缝集成，从第一天起就推动业务影响。

推动业务影响

Taylor 帮助您利用非结构化文本，这是您最有价值的数据资产。您可以借助其强大的机器学习能力，简化业务运营、构建产品功能或主导内容审核。可能性是无限的。我们有很多内容需要分类和提取。

常见问题

• Taylor 做什么？ Taylor 支持确定性的文本分类和实体提取。
• 为什么我不能只使用 OpenAI 或其他大型语言模型？ Taylor 提供确定性的结果和更好的控制。
• 它要多少钱？ 定价信息可以在定价页面上找到。

Taylor AI 使业务、产品和工程团队能够在自由文本上构建关键任务的增强和自动化。掌控一切，开始使用 Taylor 从您的非结构化文本数据中提取更多价值。