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Étude de cas Naologic

Naologic utilise Google Cloud et MongoDB pour démocratiser l'IA pour les entreprises de toutes tailles. Leur plateforme s'intègre aux systèmes existants, permettant aux entreprises de créer des applications d'IA personnalisées via une interface visuelle, simplifiant la gestion complexe des données et accélérant la mise sur le marché de solutions basées sur l'IA.

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Naologic est une plateforme d'IA conçue pour rendre les technologies d'IA avancées accessibles à toutes les entreprises, quelle que soit leur expertise informatique. En s'intégrant aux systèmes ERP existants, aux plateformes de commerce électronique et à d'autres environnements d'entreprise, Naologic capture les données et applique l'IA pour optimiser les processus métier. La proposition de valeur unique de la plateforme réside dans son interface visuelle glisser-déposer, qui permet aux utilisateurs de configurer et de connecter des modèles de données personnalisés sans connaissances approfondies en codage. Cette approche garantit que les entreprises conservent un contrôle et une propriété complets de leurs données et de leur infrastructure.

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Pour alimenter sa plateforme évolutive et flexible, Naologic s'appuie sur Google Cloud. Google Kubernetes Engine (GKE) a joué un rôle déterminant dans la gestion de plusieurs environnements cloud et le support de l'auto-hébergement pour les grandes organisations, offrant une solution Kubernetes plus flexible et prête à l'emploi par rapport aux environnements précédents. Des services gérés comme Cloud Run et Cloud CDN rationalisent davantage les opérations, permettant à Naologic d'héberger des milliers de conteneurs Docker pour ses clients et d'accélérer le transfert de données. Google Cloud Storage fournit les capacités agiles de gestion des données nécessaires à la mise à l'échelle.

Naologic utilise également MongoDB Atlas comme base de données non relationnelle. L'intégration de MongoDB Atlas Vector Search a été cruciale pour permettre la recherche de produits basée sur des images et d'autres capacités de filtrage de données visuelles au sein de la plateforme Naologic. Cela permet aux utilisateurs de rechercher des objets dans les images, ainsi que des données contextuelles et des filtres, ce qui entraîne des temps de réponse plus rapides. La combinaison de MongoDB Atlas et de Google Cloud garantit des requêtes rapides et des recherches vectorielles dans un seul appel de base de données, améliorant considérablement l'expérience utilisateur.

De plus, Naologic intègre les API Gemini de Google pour améliorer ses capacités d'IA. Les grandes fenêtres contextuelles fournies par les API Gemini simplifient et accélèrent la création de configurations d'IA personnalisées, en particulier pour les applications de génération augmentée par récupération (RAG). Cela réduit l'effort d'ingénierie et améliore la qualité des requêtes RAG, permettant des fonctionnalités telles que l'interface de chat 'Pilot' qui génère des graphiques sans hallucination à partir de requêtes en langage naturel. La mission de Naologic est de donner du pouvoir à des millions d'entreprises en démocratisant l'IA, leur permettant de tirer parti de leurs propres données pour automatiser les processus métier et obtenir des informations précieuses.

  • CatégorieCréateurs d'applications IA

  • Pilotes d'entreprise autonomes alimentés par l'IA

  • Interface visuelle pour la configuration de l'IA

  • Intégration avec les systèmes ERP et de commerce électronique existants

  • Google Kubernetes Engine (GKE) pour la gestion évolutive des conteneurs

  • MongoDB Atlas Vector Search pour le filtrage d'images et de données

  • API Gemini pour des applications RAG améliorées

  • Plateforme sans code pour la création d'applications d'IA

  • Support de l'auto-hébergement pour les grandes organisations

  • Cloud CDN pour le transfert de données accéléré

  • Google Cloud Storage pour une gestion agile des données

  • Génération de code source personnalisé pour la propriété des données

  • Interface de chat Pilot avec des graphiques sans hallucination

  • Automatisation pilotée par l'IA
  • Intégration et analyse de données
  • Capacités de recherche visuelle
  • Développement d'applications d'IA personnalisées
  • Modernisation des systèmes existants
  • Support client amélioré
  • Tableaux de bord d'intelligence d'affaires

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