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Taylor AI開発者向けのテキスト分類

Taylor は、リアルタイムで非構造化テキストを分類するための API です。開発者は、Taylor の API を使用して、インフラストラクチャやメンテナンスのオーバーヘッドなしに、フリーテキストに基づいて製品にラベル付けし、構築します。\n\nTaylor は、エンジニアリングチームが、大規模なテキストデータ(ユーザー生成コンテンツや Web スクレイピングされたデータなど)を効率的にタグ付けするのに役立ってきました。\n\nなぜ Taylor なのか?以前は、顧客はテキストにタグ付けするために LLM に頼っていました。すぐに、速度制限、高いレイテンシ、精度の問題(LLM は、構造化された分類ではなく、生成的なタスクに最適化されています)に直面しました。Taylor を使用すると、エンジニアリングチームは、テキスト分類のために特別に設計された、当社の独自のモデルにアクセスできます。速度制限はなく、レイテンシが保証されており、シンプルな価格設定です。

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Taylor - テキストを扱う決定論的な方法

はじめに

Taylor は、テキストの強化のための制御パネルであり、ミッションクリティカルなデータからオンデマンドで、最も決定論的な方法で、データの操作、変換、抽出を行います。

主要な機能

  • 大規模な分類と抽出: データを数分で増やすことができます。数週間ではありません。
  • 精度とスケーラビリティのために構築: モデルは 99% 以上の精度を実現し、ライブ製品とリアルタイムデータパイプラインに十分な速度です。
  • 簡単なカスタマイズ: 独自の分類を使用し、信頼のしきい値を構成できます。
  • シンプルな統合: 数行のコードで API を統合できます。インフラストラクチャやメンテナンスは不要です。

ユースケース

  • 外部データ処理
  • ユーザー生成コンテンツ
  • 外部の第三者データの強化
  • HR テック: 求人ボードや報酬ベンチマーク製品を強化するために、求人データの強化を行います。

価格

Taylor は、さまざまなビジネスニーズに対応する柔軟な価格プランを提供しています。無料で始め、成長に合わせてスケールアップできます。詳細な価格情報は、お問い合わせください。

チーム

Taylor は、ビジネス、プロダクト、エンジニアリングチームから、オンザフライでデータの抽出、分類、強化を行うことができるため、愛されています。当社のプラットフォームは、さまざまなテクノロジースタックをサポートし、バックエンドとフロントエンドの両方の開発向けに設計されているため、あらゆるチームにとって汎用性の高いツールになります。