قیمت Nuklai NAI

Nuklai چیست؟

ناک‌لای (Nuklai) پلتفرم هوش مصنوعی سازمانی نکسوس (Nexus) را می‌سازد؛ پلتفرمی که داده‌های شرکت‌ها را به هم متصل می‌کند و به عامل‌های هوش مصنوعی خودگردان امکان می‌دهد آن‌ها را به تحلیل، گزارش و بینش‌های عملی تبدیل کنند. بلاک‌چین هلیکس (Helix) این پلتفرم برای پشتیبانی از این اکوسیستم، با قابلیت ردیابی‌پذیریِ قابل راستی‌آزمایی و تبارشناسی داده طراحی شده است.

ناک‌لای چیست؟

ناک‌لای از طریق نکسوس به سازمان‌ها کمک می‌کند از داده‌های خود بهره بگیرند. این پلتفرم پایگاه‌های داده، اسناد، برنامه‌ها و دیگر منابع داده را به هم متصل می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد بدون مهاجرت‌های پیچیده، از طریق یک رابط واحد با آن‌ها کار کنند.

نکسوس داده‌های ساخت‌یافته و ساخت‌نیافته را یکپارچه می‌کند و به عامل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند هم اطلاعات موجود و هم روابط میان مجموعه‌داده‌ها را درک کنند. سازمان‌ها می‌توانند نکسوس را روی زیرساخت خود مستقر کنند و کنترل داده‌ها و مجوزهای دسترسی را در اختیار داشته باشند.

نکسوس: هوش مصنوعی خودگردان برای داده‌های سازمانی

با نکسوس، کاربران می‌توانند دستور ساده‌ای بدهند تا عامل‌های هوش مصنوعی وظایف چندمرحله‌ای را برنامه‌ریزی و تکمیل کنند. این وظایف می‌توانند شامل بررسی پرسش‌های کسب‌وکار، مقایسه اسناد، جست‌وجو در پایگاه‌های داده، انجام محاسبات و تهیه گزارش‌ها یا داشبوردها باشند.

گردش‌کارهای نکسوس (Nexus Workflows) این قابلیت را به بررسی‌های طولانی‌تری گسترش می‌دهد که بدون نظارت اجرا می‌شوند و گام‌ها و نتایج قابل‌ردیابی دارند؛ کاربران می‌توانند آن‌ها را بررسی و درباره‌شان پرسش کنند. از کاربردهای آن می‌توان به تحلیل مالی، گزارش‌دهی عملیاتی و بررسی‌های موشکافانه پیش از ادغام و تملک (M&A) اشاره کرد؛ حوزه‌هایی که در آن‌ها اطلاعات مرتبط اغلب میان چندین سامانه و سند پراکنده است.

این پلتفرم برای پشتیبانی از این وظایف، کشف داده، روابط اعتبارسنجی‌شده میان جدول‌ها، پرس‌وجوی SQL، تحلیل اسناد و اجرای پایتون را با هم ترکیب می‌کند.

هلیکس: پشتیبانی از ردیابی‌پذیری و تبارشناسی داده

هلیکس زیرساخت بلاک‌چینی ناک‌لای است که برای تکمیل نکسوس طراحی شده و از ثبت‌های قابل‌راستی‌آزمایی درباره منشأ داده‌ها، دگرگونی‌ها و فعالیت‌ها پشتیبانی می‌کند. نقش آن تقویت تبارشناسی داده و پاسخ‌گویی است و به مشارکت‌کنندگان کمک می‌کند مشخص کنند داده‌ها چگونه در اکوسیستم‌های داده‌ای مشارکتی به کار رفته‌اند.