Гибкие optimisation de la récupération de données решения

Используйте многофункциональные optimisation de la récupération de données инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

optimisation de la récupération de données

  • Sherloq - это совместная платформа для эффективного управления SQL-данными.
    0
    0
    Что такое Sherloq?
    Sherloq - это платформа следующего поколения, ориентированная на совместное управление SQL-данными. Она позволяет командам легко создавать, сохранять и делиться запросами по различным проектам, значительно сокращая время, затрачиваемое на извлечение и анализ данных. Автоматизируя процесс документооборота, Sherloq помогает пользователям быстро находить и понимать свои данные. Платформа бесшовно интегрируется с популярными IDE и не требует перестройки существующих рабочих процессов, что делает ее идеальным инструментом для команд, ориентированных на данные, стремящихся повысить производительность и сотрудничество.
    Основные функции Sherloq
    • Централизованное хранение запросов
    • Бесшовное сотрудничество
    • Автоматизированная документация
    • Интеграция с популярными IDE
    Плюсы и минусы Sherloq

    Минусы

    Отсутствует явное указание на доступность с открытым исходным кодом
    Не упомянуты мобильные приложения для iOS или Android
    Ограниченная информация о возможных ограничениях или недостатках

    Плюсы

    Генерация и исправление синтаксиса SQL с учётом контекста на базе ИИ
    Легкое сохранение и совместное использование SQL-запросов внутри команд
    Управление версиями SQL-запросов без сложных процессов
    Работает как плагин без необходимости интеграции
    Сильный акцент на безопасность данных и соответствие требованиям
    Включает дополнительные бесплатные AI-инструменты SQL, такие как валидаторы синтаксиса и организаторы
    Цены Sherloq
    Есть бесплатный планYES
    Детали бесплатной пробной версии2-недельная пробная версия Pro, включая 30 сообщений в чате, 50 исправлений синтаксиса SQL и 25 сохранённых запросов
    Модель ценообразованияFreemium
    Требуется кредитная картаNo
    Есть пожизненный планNo
    Частота выставления счетовЕжегодно

    Детали плана ценообразования

    Бесплатно навсегда

    0 USD
    • 2-недельная пробная версия Pro
    • 30 сообщений в чате
    • 50 исправлений синтаксиса SQL
    • 25 сохранённых запросов

    Pro

    16 USD
    • Всё в бесплатной версии
    • 200 сообщений в чате
    • 250 исправлений синтаксиса SQL
    • Неограниченное количество сохранённых запросов
    • Выделенный канал в Slack

    Enterprise

    0 USD
    • Индивидуальное ценообразование с ежегодной оплатой
    • Всё из Business + AI
    • Интеграция Okta + SSO
    • Поддержка Enterprise
    • Принудительный режим конфиденциальности на уровне всей организации
    • Персонализированные интеграции
    Для получения последних цен посетите: https://www.sherloqdata.io/pricing
  • Agent Workflow Memory обеспечивает ИИ-агентов постоянной памятью о рабочем процессе с использованием векторных хранилищ для восстановления контекста.
    0
    0
    Что такое Agent Workflow Memory?
    Agent Workflow Memory — это библиотека Python, разработанная для усиления возможностей ИИ-агентов с помощью постоянной памяти при выполнении сложных рабочих процессов. Она использует векторные хранилища для кодирования и извлечения релевантного контекста, позволяя агентам помнить прошлые взаимодействия, сохранять состояние и принимать обоснованные решения. Библиотека безупречно интегрируется с такими фреймворками, как WorkflowAgent из LangChain, и обеспечивает настраиваемые обратные вызовы памяти, политики удаления данных и поддержку различных бэкендов хранения. Сохраняя истории диалогов и метаданные задач в векторных базах, она позволяет выполнять семантический поиск по сходству и выявлять наиболее релевантные воспоминания. Разработчики могут настраивать области поиска, сжимать исторические данные и реализовывать собственные стратегии сохранения. Идеально подходит для долгосрочных сессий, координации многопользовательских агентов и диалогов, насыщенных контекстом, гарантируя, что ИИ-агенты работают с непрерывностью, обеспечивая более естественные, контекстно-осознанные взаимодействия, при этом снижая дублирование и повышая эффективность.
Рекомендуемые