Fleak은 데이터 팀을 위한 혁신적인 저코드, 서버리스 플랫폼으로, 복잡한 인프라 관리 없이도 확장 가능한 API를 쉽게 구축하고 배포할 수 있게 해줍니다. Fleak을 사용하면 기존의 AI 및 데이터 스택과 원활하게 통합할 수 있으며, 데이터 변환, 텍스트 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스 연결 등 다양한 작업을 몇 단계만에 수행할 수 있습니다.
Fleak의 직관적인 도구들은 복잡한 설정 없이도 효율적으로 워크플로우를 구축할 수 있도록 도와줍니다. JSON, SQL, CSV, 일반 텍스트와 같은 다양한 데이터 타입을 지원하는 노드를 추가하고 구성함으로써, 사용자는 자신만의 데이터 워크플로우를 빠르게 구축할 수 있습니다. 또한, Fleak은 다양한 데이터 변환을 처리할 수 있는 유연한 옵션을 제공하여, 워크플로우 단계를 맞춤 설정할 수 있습니다.
워크플로우 구축 후, Fleak은 대형 언어 모델(LLM), 데이터베이스, 그리고 기타 필수 도구들과의 원활한 통합을 가능하게 합니다. SQL부터 AWS Lambda, Pinecone에 이르기까지, Fleak은 AI 및 데이터 워크플로우를 조율하는 데 필요한 연결을 단순화하여, 복잡한 통합을 쉽게 관리할 수 있도록 지원합니다. 최신 LLM들(GPT, LLaMA, Mistral 등)을 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있으며, AWS Lambda, 벡터 데이터베이스, 텍스트 임베딩과 같은 고급 기능을 호출할 수 있습니다. 또한, 변환된 데이터를 AWS S3, Snowflake, Pinecone과 같은 현대적인 저장 기술에 안전하게 저장할 수 있습니다.
Fleak은 워크플로우를 구축하고 통합한 후, API를 쉽게 게시하고 관리하며 성능을 모니터링할 수 있도록 합니다. 워크플로우를 버전 관리하고, 스테이징 또는 프로덕션 환경에 배포하며, 성능 지표를 추적할 수 있는 단일 플랫폼을 제공하여, 원활하고 효율적인 데이터 운영을 보장합니다. HTTP 클라이언트(Postman 또는 CURL 등)를 사용하여 API를 호출함으로써, 원활한 통합을 달성할 수 있습니다. 또한, API의 성능 문제와 데이터 정확성을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다.
Fleak은 서버리스 인프라를 통해 서버 관리 없이도 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있도록 하여, 확장 가능하고 비용 효율적인 AI 워크플로우를 보장합니다. Fleak의 서버리스 아키텍처는 오버헤드를 줄여주어, 혁신에 집중할 수 있게 해줍니다. 또한, Fleak은 여러 LLM을 조율하여 AI 워크플로우의 성능을 최적화하고, 낮은 지연 시간과 향상된 AI 모델 효율성을 보장합니다. 클라우드 데이터 웨어하우스 또는 레이크하우스를 포함한 모든 저장 환경과 통합할 수 있는 Fleak의 저장소-중립적 설계는 유연성과 적응성을 제공합니다. Fleak은 HTTP API 엔드포인트를 통해 실세계 배포를 위한 높은 신뢰성, 확장성, 보안 표준을 달성할 수 있도록 지원합니다.
