What is Degen.ai?
数据工作流程的管理往往涉及耗时的任务，例如创建逼真的测试数据、确保隐私合规性或处理非结构化信息。DeGen.AI 提供了一套专为像您这样的数据工程师设计的生成式 AI 工具。我们的平台可帮助您生成、增强、保护和分析结构化和非结构化数据，从而实现复杂流程的自动化，让您可以专注于构建、测试和扩展数据项目——所有这些都无需编写代码。
主要功能
🤖 生成合成数据：从头开始创建高保真、结构化的数据集，并配备可定制的模式和分布，非常适合进行可靠的测试和开发，而无需依赖敏感的生产数据。
📈 扩充现有数据集：通过引入受控噪声、模拟异常值、应用缩放转换或生成合理的缺失值来智能地丰富您的数据，从而提高模型训练和弹性。
⏱️ 生成时间序列数据：构建逼真的基于时间的数据集，定义特定的趋势、季节性和周期性模式，用于预测模型开发和回溯测试。
🔒 处理 PII 和匿名化数据：自动检测和屏蔽或替换敏感的个人身份信息 (PII)，例如电子邮件、电话号码、社会安全号码和信用卡号码，以确保合规性和保护隐私。
⚖️ 解决不平衡数据：可视化数据集分布并应用技术来重新平衡倾斜的类别，从而生成更准确、更公平的机器学习模型。
🏷️ 执行命名实体识别 (NER)：自动从非结构化文本文档中提取和分类关键实体，例如人物、组织、地点、日期和自定义类型。
💬 使用自然语言查询数据：以对话方式与数据集交互。用简单的英语提问（“显示上个月注册的所有加州用户”），并接收 AI 生成的 SQL 查询和结果。
⚡ 优化 SQL 查询：提交您现有的 SQL 查询，让 AI 分析并建议优化的版本，以提高性能并减少数据库上的资源消耗。
📄 从原始数据解析和提取：将非结构化或半结构化数据（如日志、报告或自由文本）转换为有组织的结构化格式（CSV、JSON），以便于分析和集成。
🔗 与数据库集成：直接连接到您现有的数据库以提取数据进行处理并将结果推送回去，或者与 CSV 和 JSON 文件导出/导入无缝协作。
数据工程师的实际用例
加速开发周期：无需等待经过清理的生产数据，您可以立即生成大型、逼真的合成数据集，这些数据集模仿生产特征。使用此数据在部署之前彻底测试新的应用程序功能、数据库迁移或 ETL 管道，从而显着降低风险和延误。
增强 ML 模型的稳健性：您拥有一个干净但有限的数据集，用于训练欺诈检测模型。使用 DeGen.AI，您可以通过模拟边缘情况来扩充此数据——添加交易异常值、为某些功能引入合理的缺失信息，以及重新平衡欺诈示例与非欺诈示例的比率——从而创建一个更全面的数据集，帮助训练出更具弹性和更准确的模型。
简化合规工作流程：在与分析团队共享客户数据集之前，您需要删除所有 PII。使用 DeGen.AI，您只需连接到数据库表或上传文件，配置 PII 屏蔽功能，并在几分钟内生成完全匿名化的版本，从而确保符合 GDPR 或 CCPA 等隐私法规，而无需手动操作。
开始使用 AI 驱动的数据工程
DeGen.AI 提供了一种实用的方法，可以利用生成式 AI 来应对您日常的数据挑战。通过自动执行生成、扩充和分析任务，它可以让您腾出时间专注于更高价值的活动。该平台旨在处理从小型测试文件到企业级卷的数据集，所有这些都可以通过直观的、无代码的界面访问，该界面尽可能由自然语言交互驱动。由于您使用自己的 AI 提供商密钥 (BYOK)，因此该平台本身是免费提供的。
More information on Degen.ai
Launched
2025-03
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Netlify,OpenGraph,HSTS
Degen.ai was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-03.
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