ChatCollect - это удобное решение для сбора адресов электронной почты от пользователей системы GPT. Этот инструмент бесшовно интегрируется с интерфейсом вашего GPT, позволяя легко собирать электронные письма, не прерывая взаимодействие с пользователем. Он предоставляет простой способ увеличить вовлеченность и создать список адресов электронной почты напрямую через чаты, превращая случайные взаимодействия в ощутимые возможности для продолжения взаимодействия.

DataGPTD — это надежный инструмент для анализа данных на базе браузера, разработанный для помощи пользователям в упрощении обработки данных и аналитики. Он позволяет визуализировать, сотрудничать и обрабатывать ваши данные без необходимости загрузки на сервер, обеспечивая безопасность и эффективность. Преобразовывая текст в исполняемый код с помощью WebAssembly в песочнице и используя языковые модели, DataGPTD упрощает сложные задачи с данными и предоставляет инсайты, что делает его универсальным инструментом для принятия решений на основе данных.

Flamel.ai является универсальным центром социальных медиа на основе ИИ для брендов и агентств с несколькими локациями. Он упрощает создание контента, позволяя франшизам поддерживать единообразие бренда и повышать вовлеченность в различных местах. ИИ-инструменты платформы управляют всем, от генерации привлекательных постов до организации медиа-библиотек, делая создание персонализированного контента в социальных сетях проще, чем когда-либо. Благодаря встроенной аналитике Flamel.ai помогает пользователям понимать свою аудиторию и тонко настраивать свои стратегии для достижения лучших результатов.

superQuery — это инновационная IDE BigQuery, использующая искусственный интеллект для оптимизации SQL-запросов в реальном времени. Этот инструмент помогает аналитикам и инженерам данных повысить свою производительность за счет значительного сокращения времени выполнения запросов, иногда достигая повышения эффективности до 14,000%. Такие функции, как адаптивное кэширование и Умное Композиционирование, дополнительно оптимизируют затраты и улучшают управление запросами, делая его необходимым инструментом для всех, работающих с большими наборами данных в BigQuery.