Velvet

Utilice un editor de SQL con IA para consultar su base de datos

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Qué es Velvet?

Velvet es una plataforma de datos centrada en la IA, diseñada para equipos de producto e ingeniería en startups de alto crecimiento. Ofrece un editor de SQL impulsado por IA para consultar bases de datos de manera colaborativa, lo que permite análisis de datos en tiempo real y desarrollo de funcionalidades. Los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje natural y automatizar consultas SQL, compartir conocimientos de datos con el equipo y construir características de productos utilizando puntos finales de API. La plataforma de Velvet permite consultas rápidas, integración de datos unificada y un espacio de trabajo colaborativo para la construcción iterativa de consultas. Los casos de uso comunes incluyen exploración de datos, análisis e integración en productos. Para empezar, los usuarios pueden crear una cuenta en usevelvet.com/register, conectar su base de datos, ejecutar consultas con el editor e invitar a los miembros del equipo a colaborar. La plataforma soporta varias fuentes de datos, incluyendo bases de datos, fuentes de terceros y datos basados en eventos. Velvet ofrece una prueba gratuita para explorar sus funcionalidades y las opciones de precios están disponibles en su sitio web. Para más preguntas o para programar una llamada, los usuarios pueden contactarse a [email protected].
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Cómo usar Velvet

  • Crea una cuenta en usevelvet.com/register.
  • Lea la documentación en docs.usevelvet.com.
  • Configure su baseURL al gateway de Velvet.
  • Conecte su instancia de Postgres para almacenar registros.

Tráfico total para Velvet

Características

  • ⭐️ Registrar solicitudes.
  • ⭐️ Datos del almacén.
  • ⭐️ Consultar y entrenar modelos.
  • ⭐️ Controla tus datos.
  • ⭐️ Optimizar las funciones de IA.
  • ⭐️ Almacenar las llamadas LLM en Postgres.
  • ⭐️ Envía llamadas LLM a cualquier servicio con el contexto de datos completo.
  • ⭐️ Desglosa el uso y los costos de modelos, características y versiones.
  • ⭐️ Capture errores, vulnerabilidades y comentarios.
  • ⭐️ Optimizar preguntas y ajustar modelos.

Casos de uso

  • ⭐️ Almacene su información de LLM.
  • ⭐️ Analizar las características de la IA.
  • ⭐️ Analizar costos y uso de modelos, características y versiones.
  • ⭐️ Optimizar las características de IA.
  • ⭐️ Implementar y mejorar los prompts y el contexto.
  • ⭐️ Prueba la IA localmente antes de la producción.
  • ⭐️ Reenviar solicitudes a cualquier plataforma.

Frequently asked questions

Lista alternativas y comparaciones aquí

Agregar un video de YouTube opcional aquí