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DeciFlow
将文本数据转化为结构化 AI 决策
DeciFlow 是什么？
DeciFlow 可对本地文件、SSH 或 HDFS 中的文本与 JSONL 数据应用自定义 AI 规则，完成分类、评分和是否判断，并将结果转化为结构化决策。用户可复核预测、记录人工修正并通过 Python Actions 自动执行后续操作，支持手动或定时批处理及实时文件监控，还可使用自托管的 Laya 或可选的付费 Jev API。
产品详细介绍
将文本数据转化为结构化 AI 决策
DeciFlow 可对本地文件、SSH 或 HDFS 中的文本与 JSONL 数据应用自定义 AI 规则，完成分类、评分和是否判断，并将结果转化为结构化决策。用户可复核预测、记录人工修正并通过 Python Actions 自动执行后续操作，支持手动或定时批处理及实时文件监控，还可使用自托管的 Laya 或可选的付费 Jev API。
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需要付费创始人评论
정정인创始人
你好，Product Hunt！
我是 **DeciFlow** 的开发者。这是一个开源、由 AI 驱动的决策与工作流自动化平台。
我开发 DeciFlow 是为了解决一个实际问题：组织会产生海量的日志、运营事件和结构化数据，但将这些信息转化为可执行的决策，通常需要复杂的数据管道、人工分析或昂贵的 AI 基础设施。
**如果我们能将原始数据转化为结构化的 AI 决策，并自动触发后续步骤，会怎样？**
这就是 DeciFlow 背后的理念。
DeciFlow 可连接本地或远程数据源，使用 Laya 或 Jev 决策引擎处理事件，并生成可配置的分类、评分和基于概率的结果。
**核心功能：**
- 批量或实时分析日志和 JSONL 数据集。
- 为不同用例定义自定义决策标准。
- 使用自托管的 Laya 或托管的 Jev API。
- 审核 AI 预测并记录人工修正。
- 通过可定制的 Python Actions 将决策连接到下游工作流。
- 使用 Docker 快速部署，并可选启用 GPU 加速。
我的目标是让 AI 驱动的决策自动化对开发者、系统工程师和数据团队而言更加易用、灵活且实用。
DeciFlow 仍在发展完善中，欢迎社区提供反馈。
**你希望利用 AI 驱动的决策自动化哪些类型的运营数据处理或业务流程？**
GitHub：https://github.com/call518/DeciFlow
感谢你的关注！
创始团队
정정인SE
