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इन-ऐप एक्सट्रैक्शन
Agents ऐप खोलते हैं, डेटा तक नेविगेट करते हैं, और उसे वैसे ही निकालते हैं जैसे कोई व्यक्ति करता: स्क्रीन-दर-स्क्रीन, असली डिवाइस पर।
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// आज क्या टूट रहा है
यथास्थिति एजेंट से ज्यादा महंगी पड़ती है।
तीन परेशानियां जो हर सेल्स और BD टीम को हर हफ्ते होती हैं। हर एक वह है जिसके बारे में आपके रेप्स असल में शिकायत करते हैं, न कि वह जो कोई फीचर पेज कहेगा।
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जो डेटा आपको चाहिए वह मोबाइल ऐप्स के अंदर रहता है जिनका कोई API नहीं, और वेब स्क्रैपिंग वहां नहीं पहुंचती।
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// पाइपलाइन जो आप बना सकते हैं
कम्पोज़ करें। स्वीकृत करें। रिप्ले करें।
नीचे की हर पाइपलाइन एक आकार है जिसे आप आगे की एजेंट टीम और टूल्स का उपयोग करके कैनवास पर बनाते हैं। यह कोई फीचर नहीं जो हम आपके लिए भेजते हैं, यह एक पैटर्न है जिसे आप कॉन्फ़िगर करते हैं।
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शेड्यूल्ड, स्कोप्ड रन
आपके अनुमत ऐप्स तक सीमित, आपके सेट शेड्यूल पर, हर रन लॉग्ड और समीक्षा योग्य।
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स्क्रीन से डेटासेट तक
निकाली गई स्क्रीन सत्यापित, संरचित रिकॉर्ड बन जाती हैं जिन्हें आपकी पाइपलाइन उपयोग कर सकती है।
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// एजेंट टीम
डेटा एक्सट्रैक्शन क्रू
research_team एजेंट टीम के असली पर्सोना। हर एक ट्यून्ड सिस्टम प्रॉम्प्ट और डिफॉल्ट टूल अलाउलिस्ट के साथ आता है। कैनवास पर प्रति पर्सोना मॉडल बदलें।
Data Scientist
DataScientistस्क्रीन-दर-स्क्रीन एक्सट्रैक्शन को स्वच्छ, सत्यापित डेटासेट में बदलता है।
Market Analyst
MarketAnalystतय करता है कि कौन से इन-ऐप सोर्स मायने रखते हैं और उनसे क्या खींचना है।
Literature Specialist
LiteratureSpecialistहर सोर्स दस्तावेज करता है और एक्सट्रैक्शन को पुनरुत्पादनीय रखता है।
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// स्कोप्ड टूल्स
सिर्फ वे एक्शन जो आप देते हैं।
नीचे हर टूल Melaya बंडल का एक असली साझा टूल है। प्रति एजेंट अलाउलिस्ट करें, राइट्स को HITL-गेट करें, किसी को भी एक क्लिक में रद्द करें।
shared/tools/phone/
असली डिवाइस पर ऐप नेविगेट करता है और स्क्रीन से डेटा पढ़ता है।
phone_open_appphone_get_screen_treephone_scrollphone_screenshot
shared/tools/data_utils/
स्क्रीन से आए डेटा को सत्यापित और प्रोफाइल करता है।
csv_lintdf_describejson_validate
shared/tools/database/
परिणाम वहां लैंड करता है जहां आपकी पाइपलाइन उम्मीद करती है।
sql_querysql_export_csv
shared/tools/knowledge/
हर एक्सट्रैक्शन रन का खोजने योग्य रिकॉर्ड बनाता है।
build_knowledge_from_textbuild_knowledge_from_file
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// तीन नॉलेज लेयर
एजेंट टीम वही पढ़ती है जो आप देते हैं।
हर पाइपलाइन नॉलेज एक्सेस की तीन लेयर के साथ आती है। कैनवास पर प्रति एजेंट मिलाएं और मैच करें। किसी दूसरे टेनेंट के साथ साझा वेक्टर स्पेस नहीं, कोई अचानक रीड नहीं, कोई अपारदर्शी रिट्रीवल नहीं।
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स्टैटिक कॉन्टेक्स्ट
includeContextप्रति-पाइपलाइन दस्तावेज़ जो हर रन पर खास एजेंटों के इनपुट में जोड़े जाते हैं। ICP ब्रीफ, प्लेबुक, प्राइसिंग शीट, या जीते हुए डील का ईमेल कॉर्पस। जो कुछ भी एजेंट के सोचने से पहले वहां होना चाहिए। आप तय करें कि कौन सा पर्सोना कौन से दस्तावेज़ पाए।
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RAG रिट्रीवल टूल
rag_retrieveप्रति-एजेंट दिया गया एक स्कोप्ड टूल। जब एजेंट को ज्यादा गहराई चाहिए, तो वह मांग पर वर्कफ़्लो के वेक्टर स्टोर को क्वेरी करता है। स्टैटिक कॉन्टेक्स्ट जैसा ही नॉलेज बेस, केवल तब एक्सेस होता है जब मॉडल मांगे।
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क्रॉस-रन मेमोरी
pipeline_memoryपाइपलाइन-स्तर की स्थिति जो एक रन से अगले तक जाती है। कल की रिसर्च आज के फॉलो-अप के दायरे में है। एजेंट टीम याद रखती है कि पहले से क्या प्रोस्पेक्ट किया, क्या मंजूर हुआ, क्या भेजा गया। ऑडिट लॉग दूसरे दर्जे का नॉलेज बेस है।
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// FAQ
सवाल जो हमें हर हफ्ते मिलते हैं।
Melaya पर डेटा टीमें पाइपलाइन बनाएं।
Sandbox टियर बिना कार्ड के मुफ्त है। प्रतीक्षा सूची में जुड़ें और स्लॉट खुलते ही हम आपको ईमेल करेंगे।
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