What is Tensorlake?
AI 애플리케이션, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션을 구축할 때 비정형 데이터를 처리하는 것은 흔한 과제입니다. 문서, 이미지, 프레젠테이션에는 귀중한 정보가 담겨 있지만, 이를 AI가 사용할 수 있는 구조화된 형식으로 만드는 데 상당한 노력이 필요합니다. 복잡한 파일을 안정적으로 구문 분석하고, 특정 데이터 포인트를 추출하며, 모든 것을 대규모로 처리할 수 있는 강력한 파이프라인을 구축할 수 있는 믿을 수 있는 방법이 필요합니다.
Tensorlake는 다양한 소스의 비정형 데이터를 AI 애플리케이션에 즉시 사용할 수 있는 형식으로 안정적으로 변환하도록 설계된 AI Data Cloud 플랫폼을 제공합니다. 개발자가 복잡한 실제 파일을 LLM이 효과적으로 사용할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 프로세스를 간소화하여 자동화, 분석 및 지식 검색을 위한 새로운 가능성을 열 수 있도록 지원합니다.
주요 기능
📄 모든 파일 형식 처리: 문서, 이미지, 슬라이드, 손글씨 메모, 스프레드시트 등을 처리합니다. Tensorlake의 Document Ingestion API는 다양한 형식을 구문 분석하는 동시에 사람이 문서를 이해하는 방식과 유사하게 AI가 문서를 이해할 수 있도록 읽기 순서 및 레이아웃과 같은 중요한 요소를 보존합니다.
🔍 구조화된 정보 추출: 단순한 구문 분석을 넘어 스키마 기반 구조적 추출을 사용하여 문서에서 특정 데이터 포인트를 JSON 또는 마크다운 형식으로 가져와 데이터베이스에 공급하거나 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 적합합니다. 이는 복잡한 테이블이나 수십만 페이지에 걸쳐 있는 문서에서도 작동합니다.
🏗️ 서버리스 데이터 워크플로 구축: Python을 사용하여 엔드 투 엔드 데이터 처리 파이프라인을 오케스트레이션합니다. Tensorlake Workflows는 완전 관리형이며 서버, 대기열 또는 복잡한 병렬 처리 프레임워크를 관리할 필요 없이 제로에서 자동으로 확장되어 대량의 데이터를 처리합니다.
⚡ 무한한 확장성 달성: 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리합니다. 이 플랫폼은 초당 수만 건의 요청을 처리하고 고객당 매일 100,000건 이상의 문서를 처리하도록 구축되어 까다로운 애플리케이션에 필요한 처리량과 짧은 지연 시간을 제공합니다.
🔒 데이터 보안 보장: 기본 제공 보안 기능으로 중요한 정보를 보호합니다. RBAC(역할 기반 액세스 제어) 및 네임스페이스를 활용하여 정확한 데이터 액세스 관리를 수행하고, 안전한 팀 협업을 지원하며, 규정 준수를 위해 자세한 로그를 통해 가시성을 유지합니다.
활용 사례
검색 증강 생성(RAG) 개선: 다양한 문서에서 파생된 고품질의 구조화된 청크를 RAG 시스템에 공급하여 정확성과 관련성을 향상시킵니다. Tensorlake의 구문 분석 및 청크 기능은 원본 문서의 컨텍스트와 레이아웃이 보존되도록 하여 더 나은 검색 결과를 제공합니다.
비즈니스 프로세스 자동화: 송장 처리 또는 CRM 시스템에 데이터 입력과 같은 작업을 간소화합니다. 구조적 추출을 사용하여 문서에서 계정 번호, 고객 이름, 청구 금액 및 날짜와 같은 주요 정보를 자동으로 식별하고 가져와 수동 작업과 잠재적인 오류를 크게 줄입니다.
맞춤형 데이터 파이프라인 구축: 비정형 데이터를 위한 복잡한 다단계 데이터 변환 및 보강 파이프라인을 생성합니다. Python에서 워크플로를 정의하여 수집된 데이터를 처리하고, Tensorlake Functions를 사용하여 사용자 지정 로직 또는 모델을 적용하고, 결과를 데이터베이스 또는 다운스트림 시스템에 통합하며, 이 모든 것이 서버리스 인프라에서 관리됩니다.
Tensorlake는 AI에 사용할 수 있도록 비정형 데이터를 만드는 데 어려움을 겪는 개발자를 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 강력한 문서 수집 기능과 유연하고 확장 가능한 서버리스 워크플로를 결합하여 데이터 구문 분석, 추출 및 변환 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 데이터가 안정적이고 안전하며 대규모로 처리된다는 확신을 가지고 혁신적인 AI 애플리케이션을 구축하는 데 집중할 수 있습니다.
More information on Tensorlake
Launched
2023-09
Pricing Model
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Tech used
Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Tensorlake was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-16.
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