描述
Fleak 作为 AI 基础设施层，位于您的数据源和 AI 应用之间。其核心目的是确保为 AI 模型提供的数据是干净、一致且经过治理的，从而增强 AI 输出的智能性和准确性。该平台解决了常见的数据挑战，如不一致、噪声和缺乏治理，这些问题常常导致 AI 模型产生错误的推理。
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Fleak 的工作方式是根据下游应用程序的特定需求评估每个传入的数据点。这种价值感知路由确保了实时有价值的数据快速移动，合规性敏感数据得到妥善存储，而无价值的数据则被丢弃。该系统具有 AI 编排的、自愈的管道，可自动检测并适应上游模式变化，最大限度地减少手动干预和维护开销。这显著减少了引入新数据源和管理模式演进所需的时间和精力。
主要功能包括价值感知路由、AI 编排的自愈管道以及到任何目的地的受管交付。Fleak 在数据层提供细粒度的访问控制，对每次转换提供完整的审计跟踪，并符合 SOC 2 Type II 标准。该平台拥有令人印象深刻的性能指标，与传统管道相比，首次上线源数据的时间缩短了 6 个月，集成成本降低了 90%，通过去重将存储成本降低了 50%。它能够实时处理每秒数百万个事件，无需任何存储，并且平均自愈时间为 3 分钟。
Fleak 专为那些因数据质量问题而阻碍 AI 项目的企业而设计。这包括网络安全、工业物联网和金融服务领域的公司，在这些领域，数据准确性对于威胁检测、预测性维护和欺诈预防至关重要。通过规范化、过滤和治理数据，Fleak 确保 AI 工具、LLM、SIEM 和数据湖能够基于可靠的信号而非噪声进行操作。
Fleak 的价值主张在于其将数据转化为 AI 可信信号的能力，降低运营成本，并加速 AI 开发周期。它解决了 AI 性能受底层数据质量限制的常见问题，提供了一个强大而智能的数据层，能够适应不断变化的数据环境。
- 类别机器学习与数据科学
- 部署云端
Fleak AI 数据层的核心功能
原生于 AI 的数据层，适用于 AI 应用
实时规范化、过滤和治理数据
数据点的价值感知路由
AI 编排的自愈管道
自动检测并适应模式变化
数据层的细粒度访问控制
数据转换的完整审计跟踪
SOC 2 Type II 合规性
连接到任何数据源（云、OT、端点、API、数据库）
用于管道编排的自然语言界面
实时数据交付，无需存储
摄入时去重以降低成本
通过规范化输入节省 LLM token 成本
如何使用 Fleak AI 数据层？
连接：无需自定义连接器即可将任何数据源连接到 Fleak。
编排：使用自然语言描述数据转换目标。
转换：Fleak 识别事件类型，按意图分支，并规范化模式。
交付：实时将干净、受管的数据以指定的模式发送到任何目的地。
Fleak AI 数据层的使用案例
- AI 数据准备
- 实时数据处理
- 自动化管道维护
- AI 数据治理
- 网络安全数据规范化
- 工业物联网数据统一
- 金融服务数据完整性
- LLM 数据优化
