AI分析

SLMとLLMの選択は、レイテンシー、トークンコスト、ガバナンス、およびデプロイの柔軟性に影響します。お客様の組み込み分析のニーズに最適なものを確認してください。

AIトークンコストは、現在、CIOの予算における項目となっています。特に、AIを活用した組み込み分析を提供するSaaSチームにとってそうです。すべての自然言語クエリ、生成されたダッシュボード、および組み込み分析レイヤー内の自動化されたインサイトは、大規模言語モデルからのトークンを消費します。数千人のユーザーを持つマルチテナントSaaSプラットフォームでは、その合計は急速に増加します。AIトークン消費を制御するには、実際のガバナンスが必要です。つまり、ガードレール、モデルの柔軟性、および使用状況の監視です。Revealは、最初からAIを活用した組み込み分析にこれらの制御機能を組み込んだため、チームはコストが急増することなく、AI分析をスケールできます。

ユーザーが製品内で自然言語の質問をすることで、AI生成ダッシュボードを作成する方法を学びます。ステップバイステップガイド

AIを活用した分析がデータインサイトをどのように加速させるか、またRevealが最新のアプリケーション向けに安全で、顧客が制御できる組み込みAI分析を提供する理由。

サードパーティのプロバイダーから AI を活用した分析を実装する前に、組み込み分析のセキュリティをどのように確保するかを学びます。

会話型分析は、ユーザーがレポートを作成するのではなく、直接質問できるようにすることで、インサイトをより迅速に取得する方法を提供します。これにより、製品全体の摩擦が軽減され、チームは追加のクリックや技術的な手順なしに明確な回答を提供できるようになります。課題は、会話型分析ソフトウェアが外部のAIサービスに依存する場合に発生する可能性があり、セキュリティとデータ制御のリスクが生じます。Revealは、AIを環境内に保持し、すべてのリクエストに既存のルールを適用することで、この問題を解決します。データが公開されることなく、安全で柔軟なレイヤーが提供され、自然言語のクエリがサポートされます。