리벳: 표의 단서를 사용하여 데이터를 빠르게 주석 달기, 향상 및 분석하기

일반 소개

Riveter는 데이터 테이블을 위해 설계된 AI 기반 프롬프트 및 주석 도구입니다. Riveter를 사용하면 ChatGPT와 유사한 프롬프트를 사용해 몇 분 안에 수천 개의 데이터 행에 주석을 달고 품질을 향상시켜 데이터 처리의 효율성을 획기적으로 개선할 수 있으며, 데이터에 신속하게 주석을 달 뿐만 아니라 심층적인 시장 조사 및 분석을 제공하여 기업이 전략적 의사 결정에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 도와줍니다. 10-K 보고서, 투자자의 날 프레젠테이션 또는 기타 공식 데이터 소스로 작업할 때 Riveter는 데이터를 효율적으로 추출하고 세분화하여 회사별 주요 지표를 생성합니다.

기능 목록

• AI 단서 단어 향상ChatGPT와 같은 자연어 처리를 사용하여 사용자가 입력한 프롬프트 단어를 기반으로 데이터를 자동으로 생성하거나 개선합니다.
• 대규모 데이터 처리단기간에 수천 개의 데이터 레코드를 처리할 수 있어 시간과 노동력을 절약할 수 있습니다.
• 이미지 인식 및 라벨링: 이미지의 콘텐츠를 자동으로 식별하고 추후 검색 및 분석을 위해 적절한 태그를 추가합니다.
• 데이터 정리데이터 정확성과 일관성을 보장하기 위해 데이터 정리 기능을 제공합니다.
• 실시간 미리보기데이터 처리 중 실시간 피드백을 제공하고 결과를 미리 볼 수 있습니다.

도움말 사용

리벳터 사용 단계:

1. 데이터 업로드하기:

• 로그인한 후 '데이터 업로드' 버튼을 클릭합니다. 로컬 컴퓨터에서 CSV 파일을 업로드하거나 API를 통해 직접 데이터를 가져오도록 선택할 수 있습니다.
• 데이터 파일에 이미지 경로 또는 직접 임베드된 이미지 데이터가 포함되어 있는지 확인하여 Riveter에서 이미지 콘텐츠를 처리할 수 있도록 하세요.

2. 처리 모드를 선택합니다:

• 데이터가 업로드되면 데이터 처리 화면으로 이동합니다. '이미지 인식' 또는 '데이터 향상' 등 수행하려는 작업 유형을 선택합니다.
• '이미지 인식'의 경우, 리베터에서 제공하는 사전 설정 라벨 또는 사용자 지정 라벨 중에서 선택할 수 있습니다.
• 데이터 향상 모드에서는 AI에 새 데이터를 처리하거나 생성하는 방법을 지시하는 프롬프트를 입력할 수 있습니다.

3. 처리 매개변수를 구성합니다:

• 이미지 인식의 경우 인식 정확도, 라벨의 세부 수준 등을 설정할 수 있습니다.
• 데이터 향상을 위해 생성되는 데이터의 양과 다양성 등의 매개변수를 설정합니다.

4. 구현 처리:

• 매개 변수 설정을 확인한 후 "처리 시작" 버튼을 클릭하면 리베터가 데이터 처리를 시작하며 처리 시간은 데이터의 양과 처리 복잡성에 따라 달라질 수 있습니다.
• 처리 중에는 인터페이스에서 진행률 표시줄과 예상 완료 시간을 확인할 수 있습니다.

5. 결과 보기:

• 처리가 완료되면 알림을 받게 됩니다. 처리된 데이터를 보려면 '결과 보기'를 클릭합니다.
• 결과 페이지에는 처리 전과 후의 데이터 비교가 표시되며, 처리된 데이터 세트를 다운로드하거나 플랫폼에서 직접 추가 분석을 수행할 수 있습니다.

6. 데이터 관리:

• 모든 처리 작업과 데이터 세트는 계정에 저장됩니다. 언제든지 이 데이터를 검토, 편집 또는 삭제할 수 있습니다.

주의:

• 데이터 보안리베터는 데이터 보안을 강조하며 업로드된 모든 데이터는 처리 후 암호화되어 저장됩니다.
• 기능적 제한 사항무료 버전은 데이터 용량, 처리 속도 또는 특정 기능에 제한이 있을 수 있으며, 유료 버전으로 업그레이드하면 더 많은 기능을 사용할 수 있습니다.

직관적인 인터페이스 디자인과 명확한 버튼을 갖춘 Riveter는 모든 기술 수준의 사용자에게 적합하며 처음 사용하는 사용자도 빠르게 사용할 수 있습니다. 이러한 단계를 통해 Riveter를 사용해 이미지 데이터를 효율적으로 처리하고 향상시켜 프로젝트나 연구에 더욱 가치 있는 데이터 인사이트를 제공할 수 있습니다.