FUNKTIONEN UND FÄHIGKEITEN

Drei Arbeitsbereiche. Ein durchgehender Fluss von Intelligenz.

Data Prep bereinigt sie, Auto Model lässt sie antreten und der GenAI-Orchestrator setzt sie ein — jeder für die visuelle Ein-Klick-Arbeitsweise von k0gn1t gebaut.

Data Prep

Ziehen zum Bereinigen. Sehen Sie die Transformation.

Ziehen Sie über einen rohen, fehlerbehafteten Datensatz und sehen Sie zu, wie er sich in automatisch profilierte, farbcodierte Histogrammkarten auflöst — jede Korrektur ein einziger visueller Befehl.

PROFILED · auto-cleaned0 issues

ageinteger

imputed · 34 avg

incomereal

normalized

regionnominal

3 categories

churnbinomial

label · 30% pos

RAW · customers.csv12 issues

id	age	income	region	churn
1001	34	58,200	EMEA	0
1002	NULL	—	emea	no
1003	29	41000	APAC	0
1004	9999	72,500	NA	1
1005	41	NULL	Apac	yes
1006	37	63,900	EMEA	0

⟺

AUTO MODEL

Lassen Sie jede Modellfamilie antreten, live.

Eine kompetitive Bewertungsmatrix, die in Echtzeit abstimmt und neu bewertet. Die beste Metrik pro Spalte erhält ein Badge — keine Tabellen, kein Rätselraten.

Benchmark · churn-prediction✓ converged

Model family	Accuracy	AUC	F1	Train
Gradient Boosted Trees boosting	94.1%	97.2%	93.8%	4.2s
Random Forest bagging	92.8%	96.1%	92.1%	2.8s
Deep Learning neural	93.3%	95.8%	93.0%	18.6s
Logistic Regression linear	88.7%	91.4%	87.9%	0.6s
Naive Bayes probabilistic	84.2%	88.1%	83.6%	0.3s

GENAI · RAG ORCHESTRATOR

Vom unstrukturierten PDF zur fundierten Antwort.

Bilden Sie die gesamte agentische Pipeline ab: Zerlegen Sie Dokumente in überlappende Fragmente, erzeugen Sie Vektoren, speichern Sie sicher in Qdrant oder Milvus und streamen Sie den abgerufenen Kontext an das LLM Ihrer Wahl.

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