Tonic Textual

Tonic Textual 是全球首个为大型语言模型(LLMs)设计的Secure Data Lakehouse。它通过自动化流程,帮助企业从云存储中提取、治理、丰富和部署非结构化数据,以支持生成式AI的发展。该产品强调数据隐私保护,利用其专有的命名实体识别(NER)模型自动检测和去标识化敏感信息,同时通过数据合成保持数据的语义真实性。它支持多种数据格式,并通过AWS Marketplace、Google Cloud Marketplace和Snowflake Marketplace提供服务。

需求人群:

"Tonic Textual 适用于需要开发和部署生成式AI的企业,尤其是那些拥有大量非结构化数据并希望保护数据隐私的组织。它帮助企业快速构建生产级非结构化数据管道,适用于数据科学、机器学习和AI开发团队。"

使用场景示例:

金融企业利用Tonic Textual 提高数据隐私合规性

医疗保健组织使用该产品来保护患者数据并提升AI模型性能

法律行业通过Tonic Textual 管理敏感文档并确保数据安全

产品特色:

自动从云存储中提取非结构化数据并转换为AI可用格式

利用NER模型丰富数据,提升RAG性能和准确性

发现、标记和删除敏感实体,保护数据免受模型记忆和泄露

与领先的嵌入模型、向量数据库和AI开发平台集成,支持RAG和微调

实时保护数据,自动检测文本数据中的实体并防止隐私漏洞

支持多种文件格式,激活并使用企业中存储的非结构化数据

使用教程:

连接:将Tonic Textual 连接到企业的数据源,支持多种文件格式。

提取:使用Tonic Textual 的专有NER模型自动提取命名实体,创建元数据和知识图谱。

丰富:通过NER模型丰富数据,提升RAG系统的性能。

治理:发现、标记和删除敏感实体,保护数据安全。

部署:与嵌入模型、向量数据库和AI开发平台集成,用于RAG和微调。

监控:实时监控数据,自动检测并处理潜在的隐私漏洞。

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