FONCTIONNALITÉS ET CAPACITÉS

Trois espaces de travail. Un flux d'intelligence continu.

Data Prep les nettoie, Auto Model les met en concurrence et l'orchestrateur GenAI les met au travail — chacun conçu pour la façon visuelle et en un clic dont k0gn1t fonctionne.

Data Prep

Glissez pour nettoyer. Voyez la transformation.

Faites glisser sur un jeu de données brut et truffé d'erreurs et regardez-le se résoudre en cartes d'histogramme profilées et colorées — chaque correction en une seule commande visuelle.

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

Faites concourir chaque famille de modèles, en direct.

Une matrice de score compétitive qui ajuste et réévalue en temps réel. La meilleure métrique par colonne gagne un badge — sans tableurs, sans approximations.

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

Du PDF non structuré à la réponse fondée.

Cartographiez tout le pipeline agentique : découpez les documents en fragments qui se chevauchent, générez des vecteurs, stockez en toute sécurité dans Qdrant ou Milvus et diffusez le contexte récupéré vers le LLM de votre choix.

📄

PDF Source

unstructured docs

✂️

Segment

overlapping chunks

⧉

Embed

vector coordinates

⬡

Vector DB

Qdrant · Milvus

❋

LLM

grounded answer

Découvrez les 19 opérateurs qui alimentent tout cela

Parcourez toute la bibliothèque du moteur — avec recherche, filtres et prête à déposer sur un canevas.