In-app na ekstraksiyon
Binubuksan ng mga ahente ang app, pumupunta sa data, at kinukuha ito sa parehong paraan na gagawin ng isang tao: screen bawat screen, sa tunay na device.
Tatlong sakit na nararamdaman ng bawat koponan ng pagbebenta at BD linggu-linggo. Ang bawat isa ay kung ano talaga ang reklamo ng iyong mga kinatawan, hindi kung ano ang tatawagin ng isang pahina ng tampok.
Ang data na kailangan mo ay nasa loob ng mga mobile app na walang API, at hindi maabot ng web scraping ang mga ito.
Ang bawat daloy ng proseso sa ibaba ay isang hugis na wire-wired mo sa canvas gamit ang pangkat at mga kasangkapan sa ibaba. Hindi isang tampok na ipinapadala namin para sa iyo, isang pattern na iyong kino-configure.
Binubuksan ng mga ahente ang app, pumupunta sa data, at kinukuha ito sa parehong paraan na gagawin ng isang tao: screen bawat screen, sa tunay na device.
Limitado sa mga app na iyong pinahintulutan, sa iskedyul na iyong itinakda, na may bawat run na naka-log at maaaring suriin.
Ang mga na-extract na screen ay nagiging validated, structured na rekord na maaaring gamitin ng iyong pipeline.
Mga tunay na persona mula sa research_team na pangkat. Ang bawat isa ay may kasamang na-tune na system prompt at isang default na listahan ng mga pinahintulutang kasangkapan. Palitan ang mga modelo bawat persona sa canvas.
Ginagawang malinis, validated na dataset ang screen-by-screen na ekstraksiyon.
Nagpapasya kung aling mga in-app na pinagkukunan ang mahalaga at kung ano ang kukuhanin mula sa kanila.
Nino-dokumento ang bawat pinagkukunan at pinapanatiling maaaring i-reproduce ang mga ekstraksiyon.
Ang bawat kasangkapan sa ibaba ay isang tunay na nakabahaging kasangkapan mula sa bundle ng Melaya. Mag-allowlist bawat ahente; ilagay ang pag-apruba ng tao sa mga pagsusulat; bawiin ang alinman sa kanila sa isang klik.
Ninavigate ang app at binabasa ang data mula sa screen sa tunay na device.
Bine-validate at piniprofil ang lumabas mula sa mga screen.
Inilalagay ang mga resulta kung saan inaasahan ng iyong pipeline ang mga ito.
Gumagawa ng searchable na rekord ng bawat extraction run.
Ang bawat daloy ng proseso ay may kasamang tatlong antas ng access sa kaalaman. Paghaluin at itugma bawat ahente sa canvas. Walang nakabahaging vector space sa ibang nangungupahan, walang sorpresang pagbabasa, walang malabong pagkuha.
includeContextMga dokumento bawat daloy ng proseso na idinaragdag sa input ng mga tiyak na ahente sa bawat takbo. Ang brief ng ICP, playbook, listahan ng presyo, o corpus ng mga nagwaging email. Anumang kailangang naroroon bago mag-isip ang ahente. Pinipili mo kung aling mga persona ang makakatanggap ng kung aling mga dokumento.
rag_retrieveIsang kasangkapan na may saklaw na ibinibigay bawat ahente. Kapag nagpasya ang ahente na kailangan nito ng higit na lalim, ine-query nito ang vector store ng daloy ng trabaho nang on demand. Parehong base ng kaalaman gaya ng Static na konteksto, na ina-access lamang kapag humingi ang modelo.
pipeline_memoryEstado sa antas ng daloy ng proseso na nagdadala mula sa isang takbo patungo sa susunod. Ang pananaliksik kahapon ay nasa saklaw para sa follow-up ngayon. Naaalala ng pangkat kung ano na ang na-prospect nito, kung ano ang naaprubahan, kung ano ang naipadala. Ang audit log ang pangalawang antas na base ng kaalaman.
Ang antas na Sandbox ay libre at walang kard. Sumali sa listahan ng paghihintay at magpapadala kami ng email sa iyo sa sandaling magbukas ang isang slot.
← Bumalik sa lahat ng gamit