Novedades gestión de fuentes de datos para este año

Encuentra herramientas gestión de fuentes de datos diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

gestión de fuentes de datos

  • Consulta fácilmente bases de datos en lenguaje natural con DataLang.
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    ¿Qué es DataLang?
    DataLang es una herramienta sofisticada pero simple que permite consultar bases de datos a través de lenguaje natural. Los usuarios pueden configurar sus fuentes de datos, agregar vistas de datos e interactuar con sus datos como si estuvieran teniendo una conversación. Esto elimina la necesidad de consultas SQL complejas, permitiendo a los usuarios obtener rápidamente información y respuestas utilizando solo un lenguaje sencillo.
    Características principales de DataLang
    • Consultas en Lenguaje Natural
    • Configuración de Fuentes de Datos
    • Adición de Vistas de Datos
    • Charlar con Datos
    Pros y Contras de DataLang

    Desventajas

    No hay disponibilidad explícita de código abierto.
    Soporte limitado en planes de menor nivel.
    No se indica presencia de aplicación móvil.
    Configurar fuentes de datos puede ser complejo para usuarios no técnicos.

    Ventajas

    Soporta integraciones con múltiples fuentes de datos incluyendo bases SQL, archivos y APIs.
    Fácil de compartir chatbots mediante URL pública, incrustación o publicación en GPT Store.
    Ofrece diferentes planes de precios adecuados para individuos y grandes empresas.
    Permite interacción mediante chat con datos para simplificar acceso y análisis.
    Proporciona acceso API para integración flexible.
    Precios de DataLang
    Cuenta con plan gratuitoYES
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de preciosFreemium
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónMensual

    Detalles del plan de precios

    Gratis

    0 USD
    • 1 usuario
    • 1 fuente de datos
    • 100 créditos
    • Widget de chatbot
    • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
    • Sin soporte

    Básico

    19 USD
    • 2 usuarios
    • 10 fuentes de datos
    • 1,000 créditos/mes
    • Widget de chatbot
    • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
    • Sin soporte

    Pro

    49 USD
    • 6 usuarios
    • 50 fuentes de datos
    • 3,000 créditos/mes
    • Widget de chatbot
    • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
    • Soporte básico

    Empresarial

    399 USD
    • 12 usuarios
    • 1,000 fuentes de datos
    • 20,000 créditos/mes
    • Widget de chatbot
    • Eliminar «Desarrollado por DataLang»
    • Soporte prioritario
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://datalang.io/pricing
  • Herramienta impulsada por IA para la generación de consultas SQL sin esfuerzo.
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    ¿Qué es OpenSQL AI?
    OpenSQL.ai es una herramienta revolucionaria impulsada por IA que tiene como objetivo simplificar la generación de consultas SQL. Al aprovechar técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), permite a los usuarios interactuar con sus bases de datos de manera conversacional. La herramienta convierte las preguntas de los usuarios en consultas SQL precisas, minimizando la necesidad de un amplio conocimiento de SQL. Aumenta la eficiencia, facilitando que las empresas obtengan valiosos análisis de sus datos. Las características incluyen integración de API, adición de fuentes de datos y optimización de consultas en tiempo real.
  • LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
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    ¿Qué es LangGraph?
    LangGraph proporciona una abstracción basada en gráficos para diseñar flujos de trabajo de agentes AI. Los desarrolladores definen nodos que representan solicitudes, herramientas, fuentes de datos o lógica de decisión, y luego conectan estos nodos con bordes para formar un gráfico dirigido. Durante la ejecución, LangGraph recorre el gráfico ejecutando llamadas a LLM, solicitudes API y funciones personalizadas en secuencia o en paralelo. El soporte incorporado para caché, manejo de errores, registros y concurrencia garantiza un comportamiento robusto del agente. Plantillas extensibles de nodos y bordes permiten a los usuarios integrar cualquier servicio o modelo externo, haciendo que LangGraph sea ideal para construir chatbots, pipelines de datos, trabajadores autónomos y asistentes de investigación sin código boilerplate complejo.
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