Velvet

Utilisez un éditeur SQL alimenté par l'IA pour interroger votre base de données.

0 Reviews

Qu'est-ce que Velvet?

Velvet est une plateforme de données orientée IA conçue pour les équipes de produit et d'ingénierie des startups en forte croissance. Elle propose un éditeur SQL IA pour interroger les bases de données de manière collaborative, permettant l'analyse des données en temps réel et le développement de fonctionnalités. Les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel et automatiser les requêtes SQL, partager des insights de données avec l'équipe et développer des fonctionnalités de produit via des points de terminaison API. La plateforme Velvet permet des requêtes rapides, une intégration unifiée des données et un espace de travail collaboratif pour la construction itérative de requêtes. Les cas d'utilisation courants incluent l'exploration de données, l'analyse et l'intégration dans les produits. Pour commencer, les utilisateurs peuvent créer un compte sur usevelvet.com/register, connecter leur base de données, exécuter des requêtes avec l'éditeur et inviter les membres de l'équipe à collaborer. La plateforme prend en charge diverses sources de données, y compris les bases de données, les sources tierces et les données basées sur des événements. Velvet offre un essai gratuit pour explorer ses fonctionnalités et des options de tarification sont disponibles sur leur site web. Pour toute question ou pour planifier un appel, les utilisateurs peuvent contacter [email protected].
Display image for Velvet

Comment Utiliser Velvet

  • Create an account at usevelvet.com/register.
  • Lisez la documentation sur docs.usevelvet.com.
  • Définissez votre baseURL sur la passerelle Velvet.
  • Connectez votre instance Postgres pour stocker les journaux.

Trafic Total Pour Velvet

Fonctionnalités

  • ⭐️ Journaliser les demandes.
  • ⭐️ Données d'entrepôt.
  • ⭐️ Interroger et entraîner des modèles.
  • ⭐️ Contrôlez vos données.
  • ⭐️ Optimiser les fonctionnalités de l'IA.
  • ⭐️ Stocker les appels LLM dans Postgres.
  • ⭐️ Envoyez des appels LLM à n'importe quel service avec le contexte complet des données.
  • ⭐️ Décomposer l'utilisation et les coûts des modèles, des fonctionnalités et des versions.
  • ⭐️ Capture des erreurs, des vulnérabilités et des commentaires.
  • ⭐️ Optimiser les invites et affiner les modèles.

Cas d'utilisation

  • ⭐️ Entreposez vos données LLM.
  • ⭐️ Analyser les fonctionnalités de l'IA.
  • ⭐️ Analyser les coûts et l'utilisation des modèles, des fonctionnalités et des versions.
  • ⭐️ Optimiser les fonctionnalités de l'IA.
  • ⭐️ Mettre en œuvre et améliorer les invites et le contexte.
  • ⭐️ Testez l'IA localement avant la production.
  • ⭐️ Transférer les demandes à n'importe quelle plateforme.

Frequently asked questions

Liste des Alternatives & Comparaisons Ici

Ajouter une Vidéo YouTube en Option Ici