categorAIze.io

使用 categorAIze.io 轻松分类数据

什么是 categorAIze.io？

categorAIze.io 是一款 AI 驱动的工具，旨在简化和自动化数据分类过程。它利用先进的 AI 技术，包括大型语言模型 (LLM)，将文本、URL、图像和文档组织成有意义的类别。

categorAIze.io 如何工作？

categorAIze.io 提供多种数据分类方式：

• 定义类别并上传数据项： 用户可以创建自定义类别（甚至是分层类别），并上传数据项。基于 LLM 的 AI 会根据内容将这些项目分配到适当的类别，而无需预训练或固定标签列表。
• AI 驱动的类别生成： 如果没有预定义的类别或不需要，该工具可以使用 LLM AI 自动生成合适的分层类别列表。

如何访问 categorAIze.io？

用户可以通过多种方法与 categorAIze.io 交互：

• 基于浏览器的 UI： 用户友好的图形界面允许与系统进行手动交互。
• REST API： API 能够以编程方式访问，以创建、读取和删除项目和类别。
• 插件： 可以从支持团队请求自定义插件，以满足特定用例。

categorAIze.io 的主要功能

• 自定义类别： 定义所需的特定类别，无论是两个还是更多，而无需依赖预定义的列表。
• 无需训练数据： 利用尖端的 LLM 技术根据内容自动分配条目，无需预训练。
• 多级层次结构： 以分层方式排列类别，子类别向下延伸多个级别，以实现复杂的组织。
• 可选的自动类别生成： 让 AI 生成类别，指定每个层次结构级别的最大类别数，以实现受控排列。
• 基于文本和图像的分类： 使用文本、图像或两者进行数据分类。

定价计划

categorAIze.io 为 AI 调用和存储计划提供按需付费的信用系统：

• 按需付费信用： 根据需要充值信用，起价为 5 美元的可退还信用。设置每次分类事件的最高价格，以控制使用的数据量。

  Large Language Model Level Cost per 1000 tokens Cost per image Recommended maximal cost per event

  Category pick, split or merge at one hierarchy level/parent category

  Basic $0.003 Not supported $0.0025

  Up to ~2 700 tokens or ~1 800 words from each item/category list will be used

  Cutting-edge $0.06 $0.006 $0.025

  Up to ~1 000 tokens or ~700 words, or up to ~10 images from each item/category list will be used

• 存储计划： 可以组合多个存储计划以满足特定需求。

  Free: Up to 24-hour storage, requires data export

  $9.95/mo: 750 items, 1 GB of data

  $49.95/mo: 5 000 items, 10 GB of data

  $149.95/mo: 20 000 items, 40 GB of data

企业解决方案

categorAIze.io 为企业用户提供自定义部署选项：

• 自定义部署选项： 选择本地托管或专用云服务器。
• LLM 的自定义提示： 使用针对特定用例进行微调的 LLM 提示来增强用户体验。
• 专用和自托管模型： 受益于托管在您的服务器上的自定义 AI 模型，以实现完全的数据控制和安全性。
• 无额外 Token 成本： 使用这些服务，除了模型的原始 token 定价之外，不收取额外费用。
• 服务级别协议 (SLA)： 保证服务质量和正常运行时间。

我在哪里可以使用 categorAIze.io？

categorAIze.io 适用于广泛的应用，包括：

• 文档管理： 自动分类和组织大量文档。
• 内容管理： 有效地分类和管理在线内容，例如文章、博客文章和社交媒体提要。
• 电子商务： 对产品进行分类，以改善在线购物者的搜索和导航。
• 研究： 组织研究数据和发现，以实现更好的分析和协作。

为什么 categorAIze.io 很重要？

categorAIze.io 通过自动化分类过程来简化数据组织、节省时间和提高效率。其灵活的定价计划和企业解决方案可满足从个人研究人员到大型组织的各种用户需求。通过利用 LLM 的强大功能，categorAIze.io 提供准确可靠的分类结果，使其成为任何希望更有效地管理和组织数据的人的宝贵工具。