Delv IA: un cambio de juego para los investigadores en un mundo de datos

Delv IA

Los datos están en todas partes. Es el combustible que impulsa la innovación, el descubrimiento y el progreso en todos los campos del quehacer humano. Sin embargo, los datos también son complejos, diversos y abundantes. Puede ser difícil encontrar, acceder, comprender y analizar los datos que son relevantes y útiles para una pregunta o problema de investigación específico. Aquí es donde entra Delv IA.

Se trata de una plataforma de inteligencia artificial (IA) especializada en mejorar los procesos de extracción y análisis de datos. Su principal objetivo es eliminar los silos de datos y facilitar a los investigadores un acceso eficiente a información específica dentro del vasto panorama de contenidos en línea. Pretende ahorrar miles de horas en tareas redundantes de I+D, reducir en un 75% el tiempo dedicado al procesamiento de datos y democratizar el acceso a una asistencia de IA perfeccionada.

Ve al grano 🤓 👇
  1. ¿Qué es Delv IA?
  2. ¿Cómo funciona Delv IA?
  3. ¿Cuáles son las ventajas de Delv IA para los investigadores?
  4. ¿Cómo utilizar Delv IA para la extracción y el análisis de datos?
  5. ¿Cuáles son las características de Delv IA?
  6. Preguntas frecuentes
  7. Conclusión

¿Qué es Delv IA?

Delv Ai

Delv IA fue fundada por Pranjali Awasthi, una chica india de 16 años que se trasladó a Florida (Estados Unidos) a los 11. El viaje de Pranjali al mundo de la codificación comenzó a los siete años, gracias a la ayuda de su padre ingeniero. Su interés por la informática creció después de trasladarse a Florida, donde tuvo más oportunidades de estudiar y participar en programas competitivos de matemáticas.

Pranjali hizo unas prácticas en el laboratorio de investigación de la Universidad Internacional de Florida cuando tenía 13 años. Este encuentro impagable marcó el inicio de sus actividades empresariales. Aunque perturbadora, la pandemia de COVID-19 le ofreció una oportunidad única de dedicar unas 20 horas semanales a sus prácticas. En esa época, Pranjali se adentró en las complejidades de los proyectos de aprendizaje automático.

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Su camino la llevó finalmente a la aceleradora de startups de IA de Backend Capital en Miami, donde tuvo como mentores a los expertos del sector Lucy Guo y Dave Fontenot. El lanzamiento beta de Delv IA en Product Hunt, un sitio de intercambio de software, fue un gran éxito. Este logro se tradujo en inversiones de On Deck y Village Global, lo que llevó a Delv IA a alcanzar un valor de 12 millones de dólares.

¿Cómo funciona Delv IA?

Utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje profundo para leer, comprender y extraer información de cualquier fuente de datos de texto, incluidos PDF, documentos TXT, páginas web, artículos de noticias, trabajos de investigación y mucho más. También puede conectarse a bases de datos locales o en la nube y consultarlas mediante lenguaje natural.

Permite a los usuarios cargar o introducir sus fuentes de datos y, a continuación, formular preguntas o proporcionar palabras clave relacionadas con su tema o problema de investigación. A continuación, Delv IA analiza las fuentes de datos y genera resúmenes, respuestas, gráficos, tablas, mapas, clusters, etiquetas, temas y mucho más. También proporciona contexto adicional para obtener mejores respuestas y permite a los usuarios guardar y exportar sus resultados.

¿Cuáles son las ventajas de Delv IA para los investigadores?

  • Rapidez: Delv IA puede procesar datos más rápido de lo que los investigadores humanos pueden leerlos y analizarlos manualmente. También puede manejar múltiples fuentes de datos a la vez y proporcionar resultados instantáneos.
  • Precisión: puede reducir los errores humanos y los sesgos en la extracción y el análisis de datos. También puede proporcionar referencias y citas fiables de sus resultados.
  • Simplicidad: Delv IA puede simplificar tareas complejas de extracción y análisis de datos mediante consultas en lenguaje natural y palabras clave. También puede proporcionar visualizaciones y resúmenes intuitivos para facilitar la comprensión.
  • Escalabilidad: Delv IA puede escalar hacia arriba o hacia abajo según las necesidades y preferencias del usuario. También puede manejar diferentes tipos de fuentes de datos y formatos sin necesidad de conocimientos técnicos o de codificación.
  • Accesibilidad: Puede democratizar el acceso a la asistencia de IA afinada para los investigadores que pueden no tener los recursos o la experiencia para utilizar otras herramientas de extracción de datos. Además, se puede acceder a Delv IA desde cualquier dispositivo con conexión a internet.
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¿Cómo utilizar Delv IA para la extracción y el análisis de datos?

Es fácil de usar para cualquiera que quiera extraer y analizar datos para su investigación. Estos son los pasos para utilizar Delv IA para la extracción y el análisis de datos:

Delv Ai
  • Paso 2: Cargue o introduzca sus fuentes de datos o conéctese a sus bases de datos locales o en la nube.
  • Paso 3: Formule preguntas o proporcione palabras clave relacionadas con su tema o problema de investigación.
  • Paso 4: Espere a que Delv IA analice sus fuentes de datos y genere resultados.
  • Paso 5: Explore los resultados y obtenga perspectivas, resúmenes, respuestas, gráficos, diagramas, mapas, agrupaciones, etiquetas, temas y mucho más.
  • Paso 6: Guarde y exporte los resultados para utilizarlos o compartirlos.

¿Cuáles son las características de Delv IA?

  • Compatibilidad de documentos: Puede leer PDF textuales y documentos TXT de forma eficiente, lo que la convierte en una herramienta versátil para la investigación y la extracción de datos.
  • Búsqueda en la web: Delv IA puede buscar en la web información relevante y proporcionar resúmenes, respuestas y referencias para las consultas del usuario.
  • Búsqueda de noticias: Puede buscar en las noticias información actual y relevante y proporcionar resúmenes, respuestas y referencias para las consultas del usuario.
  • Resúmenes automáticos de documentos: Delv IA puede generar resúmenes concisos e informativos de cualquier documento o página web, destacando los puntos principales y las palabras clave.
  • Sesiones de chat de preguntas y respuestas con sus propios documentos: Puede crear una sesión de chat con los propios documentos del usuario, permitiéndole hacer preguntas y obtener respuestas de sus fuentes de datos.
  • Revisiones literarias ultrarrápidas: Delv IA puede ayudar a los usuarios a realizar revisiones bibliográficas encontrando y resumiendo trabajos de investigación y artículos relevantes de diversas fuentes.
  • Gráficos de conocimiento generados por IA: Delv IA puede crear gráficos de conocimiento que muestran las relaciones y conexiones entre diferentes entidades, conceptos y palabras clave en las fuentes de datos del usuario.
  • Gráficos circulares generados por IA: Puede crear gráficos circulares que muestran la distribución y proporción de diferentes categorías, temas o etiquetas en las fuentes de datos del usuario.
  • Añada contexto adicional para obtener mejores respuestas: Puede mejorar la calidad y precisión de sus respuestas permitiendo a los usuarios añadir contexto o información extra a sus consultas.
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Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los planes de futuro y las perspectivas de Delv IA?

El futuro de Delv IA pasa por añadir diversas fuentes de contenido, potenciar la extracción de datos con tecnología avanzada, perfeccionar el análisis y permitir el intercambio de datos.

¿Cuáles son algunos casos de uso de Delv IA?

Tiene muchos usos: ayuda a la investigación académica, proporciona información empresarial, ayuda a los periodistas en la comprobación de hechos y apoya la investigación jurídica.

¿Cuáles son las alternativas a Delv IA?

Considere estas alternativas de Delv IA: Google Dataset Search para encontrar conjuntos de datos web, IBM Watson Discovery para extracción y análisis de datos, y Microsoft Azure Cognitive Search para crear aplicaciones de búsqueda impulsadas por IA.

Conclusión

Es una herramienta innovadora y potente que puede ayudar a los investigadores en un mundo de datos. Puede simplificar y mejorar los procesos de extracción y análisis de datos mediante consultas en lenguaje natural y palabras clave. También puede proporcionar asistencia de inteligencia artificial adaptada a las necesidades y preferencias específicas de investigación del usuario. También puede ahorrar tiempo, reducir errores, mejorar la precisión y democratizar el acceso de los investigadores a los datos.

Es una herramienta prometedora que tiene mucho potencial de cara al futuro. Tiene previsto ampliar sus fuentes de datos, mejorar sus capacidades de extracción de datos, mejorar sus funciones de análisis de datos y aumentar sus funcionalidades de colaboración de datos. Su objetivo es convertirse en una herramienta revolucionaria para los investigadores en un mundo de datos.

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