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打造高效AI工作流：实时索引集成多平台数据
这张图展示了一个名为“实时索引（Real-Time Index）”的系统如何整合和处理来自多个应用程序的数据，进而为AI代理、定制聊天机器人和传统机器学习模型提供支持。
1. 数据来源：
- Slack / Teams：团队协作工具
- Jira / Confluence：项目管理和文档协作工具
- Drive / One Drive：云存储服务
- Snowflake / BigQuery：数据仓库解决方案
- Salesforce：客户关系管理（CRM）平台
- 其他应用（Other Apps）
2. 实时索引（Real-Time Index）：
中心的时钟图标代表实时索引系统，它从上述各个数据来源获取信息并进行处理。
3. 输出结果：
处理后的数据被传送到以下几种用途：
- AI代理（AI Agents）
- 定制聊天机器人（Custom Chatbots）
- 传统机器学习模型（Traditional ML Models）
这个系统通过集成多个平台的数据，实现了信息的实时处理和智能应用，极大地提升了工作效率。
这张图展示了一个名为“实时索引（Real-Time Index）”的系统如何整合和处理来自多个应用程序的数据，进而为AI代理、定制聊天机器人和传统机器学习模型提供支持。
1. 数据来源：
- Slack / Teams：团队协作工具
- Jira / Confluence：项目管理和文档协作工具
- Drive / One Drive：云存储服务
- Snowflake / BigQuery：数据仓库解决方案
- Salesforce：客户关系管理（CRM）平台
- 其他应用（Other Apps）
2. 实时索引（Real-Time Index）：
中心的时钟图标代表实时索引系统，它从上述各个数据来源获取信息并进行处理。
3. 输出结果：
处理后的数据被传送到以下几种用途：
- AI代理（AI Agents）
- 定制聊天机器人（Custom Chatbots）
- 传统机器学习模型（Traditional ML Models）
这个系统通过集成多个平台的数据，实现了信息的实时处理和智能应用，极大地提升了工作效率。