描述
Naologic 是一个人工智能平台，旨在让所有公司都能获得先进的人工智能技术，无论其 IT 专业知识如何。通过与现有的传统 ERP 系统、电子商务平台和其他业务环境集成，Naologic 捕获数据并应用人工智能来优化业务流程。该平台独特的销售主张在于其可视化、拖放式界面，允许用户在没有广泛编码知识的情况下配置和连接自定义数据模型。这种方法确保企业能够完全控制和拥有其数据和基础设施。
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为了支持其可扩展且灵活的平台，Naologic 依赖于 Google Cloud。Google Kubernetes Engine (GKE) 在管理多个云环境和支持大型组织进行自托管方面发挥了重要作用，与之前的环境相比，它提供了更灵活、即插即用的 Kubernetes 解决方案。Cloud Run 和 Cloud CDN 等托管服务进一步简化了运营，使 Naologic 能够为客户托管数千个 Docker 容器并加速数据传输。Google Cloud Storage 提供了扩展所需的敏捷数据管理功能。
Naologic 还使用 MongoDB Atlas 作为其非关系型数据库。MongoDB Atlas Vector Search 的集成对于在 Naologic 平台中实现基于图像的产品搜索和其他视觉数据过滤功能至关重要。这允许用户搜索图像中的对象，以及上下文数据和过滤器，从而缩短响应时间。MongoDB Atlas 和 Google Cloud 的结合确保了在单个数据库调用中实现快速查询和向量搜索，从而显著提升了用户体验。
此外，Naologic 还集成了 Google 的 Gemini API 来增强其人工智能能力。Gemini API 提供的大型上下文窗口简化并加速了自定义人工智能构建的创建，特别是对于检索增强生成 (RAG) 应用程序。这减少了工程工作量并提高了 RAG 查询的质量，从而实现了“Pilot”聊天界面等功能，该界面可以根据自然语言查询生成无幻觉的图表。Naologic 的使命是通过普及人工智能来赋能数百万公司，使它们能够利用自己的数据来自动化业务流程并获得宝贵的见解。
- 类别AI 应用生成器
核心要点
人工智能驱动的业务自动驾驶仪
用于人工智能配置的可视化界面
与传统 ERP 和电子商务系统集成
用于可扩展容器管理的 Google Kubernetes Engine (GKE)
用于图像和数据过滤的 MongoDB Atlas Vector Search
用于增强 RAG 应用程序的 Gemini API
用于构建人工智能应用程序的无代码平台
为大型组织提供自托管支持
用于加速数据传输的 Cloud CDN
用于敏捷数据管理的 Google Cloud Storage
用于数据所有权的自定义源代码生成
具有无幻觉图表的 Pilot 聊天界面
本案例展示了什么
- 人工智能驱动的自动化
- 数据集成和分析
- 视觉搜索功能
- 自定义人工智能应用程序开发
- 传统系统现代化
- 增强的客户支持
- 商业智能仪表板
