osFoundry / Platform
रिकॉर्ड्स
किसी भी डेटा मॉडल के लिए एक संरचित टेबल व्यू — ग्राहक, इनवॉइस, लीड्स। आँखों वाले डेटाबेस की तरह।
यह क्या है
Records osFoundry का संरचित टेबल व्यू है: किसी भी व्यावसायिक एंटिटी सेट (ग्राहक, इनवॉइस, लीड्स, कर्मचारी, वेंडर, उत्पाद, संपत्ति, व्यय, आय) को बिखरे नोट्स या स्प्रेडशीट के बजाय टाइप्ड पंक्तियों और कॉलम के रूप में मॉडल करने की जगह। आप 18 इनबिल्ट टेम्पलेट में से किसी एक से शुरू करते हैं जो एक समझदार स्कीमा तैयार कर देता है (एक Customer टेबल segment, lifecycle stage, lifetime value, owner और health-rating कॉलम पहले से परिभाषित लेकर आती है; एक Income टेबल source type, amount, tax, payment method और status के साथ), या आप एक खाली Custom ग्रिड खोलकर फ़ील्ड खुद परिभाषित करते हैं।\n\nसाधारण स्प्रेडशीट के विपरीत, हर कॉलम का एक वास्तविक प्रकार होता है। टेक्स्ट, नंबर, तारीख, बूलियन, ईमेल, फ़ोन और URL बुनियादी हैं; इनके ऊपर आपको करेंसी, प्रतिशत, सिंगल- और मल्टी-सेलेक्ट ड्रॉपडाउन, स्टार रेटिंग, फ़ाइल अटैचमेंट, एक टेबल को दूसरी से जोड़ने वाले रिलेशन, और फ़ॉर्मूला कॉलम मिलते हैं। किसी फ़ील्ड को आवश्यक चिह्नित किया जा सकता है ताकि पंक्तियाँ अधूरी न सहेजी जाएँ। आप CSV या स्प्रेडशीट इम्पोर्ट करके उसके स्रोत कॉलम अपने फ़ील्ड पर मैप कर सकते हैं, ताकि मौजूदा डेटा बिना-प्रकार वाले ढेर के बजाय सही जगह उतरे, और बाद में Schema टैब से स्कीमा दोबारा गढ़ सकते हैं। टेबल डेटा मैन्युअल रूप से रख सकती हैं, किसी लाइव स्रोत को संदर्भित कर सकती हैं, या उसका स्नैपशॉट ले सकती हैं।\n\nइसे 'आँखों वाला डेटाबेस' यह बात बनाती है कि Records आपके चैट और एजेंट के उसी वर्कस्पेस के भीतर रहता है। किसी टेबल को बातचीत में कॉन्टेक्स्ट के रूप में जोड़ा जा सकता है, ताकि एक AI मॉडल आपकी असली पंक्तियों पर तर्क करे: इस तिमाही की आय टेबल का सारांश, ठहर गए लीड्स को चिह्नित करना, वेंडर को व्यय के साथ मिलाना, उसी मॉडल का उपयोग करके जिसके लिए आपने अपनी खुद की की लाई है। चूँकि osFoundry एक local-first डेस्कटॉप ऐप है, ग्राहक सूची या बैंक-खाता रिकॉर्ड जैसी संवेदनशील टेबल आपके डिवाइस पर रह सकती हैं, और डेटाबेस रखने का कोई प्रति-सीट शुल्क नहीं है।
मुख्य क्षमताएँ
- किसी भी डेटा मॉडल के लिए संरचित टेबल बनाएँ: 18 स्टार्टर टेम्पलेट (ग्राहक, इनवॉइस/आय, लीड्स, कर्मचारी, वेंडर, संपत्ति) या एक खाली Custom ग्रिड जिसे आप खुद आकार दें
- 16 वास्तविक कॉलम प्रकार: टेक्स्ट, नंबर, करेंसी, प्रतिशत, तारीख, ईमेल, फ़ोन, URL, सिंगल/मल्टी-सेलेक्ट, रेटिंग, फ़ाइल अटैचमेंट, टेबल के बीच रिलेशन, फ़ॉर्मूला, बूलियन और JSON
- CSV या स्प्रेडशीट इम्पोर्ट करें और उसके कॉलम अपने स्कीमा पर मैप करें, ताकि मौजूदा डेटा सपाट डंप के बजाय सही फ़ील्ड में उतरे
- Records आपकी AI को खिलाता है: कोई भी टेबल चैट या एजेंट में कॉन्टेक्स्ट के रूप में जोड़ी जा सकती है, ताकि मॉडल आपकी असली पंक्तियों पर तर्क करे, यही 'आँखों वाला डेटाबेस' है
- आपकी खुद की की के साथ डेस्कटॉप वर्कस्पेस में local-first चलता है: आपकी ग्राहक और वित्तीय टेबल डिवाइस पर रह सकती हैं, कोई प्रति-सीट डेटाबेस शुल्क नहीं
उपयोग के मामले
- ऑप्स लीड: टेम्पलेट से Customer टेबल बनाएँ, अकाउंट्स का मौजूदा CSV इम्पोर्ट करें, फिर AI से पूछें कि कौन-से अकाउंट नवीनीकरण के करीब हैं
- फ़ाउंडर/फ़ाइनेंस: Income और Expenditure को करेंसी, टैक्स और स्टेटस कॉलम वाली टाइप्ड टेबल के रूप में ट्रैक करें, फिर एक मॉडल से तिमाही का सारांश करवाएँ
- रिक्रूटर: stage, source, rating और रिज़्यूमे अटैचमेंट वाली उम्मीदवार पाइपलाइन टेबल चलाएँ, और एजेंट से पंक्तियों भर मानदंड के आधार पर शॉर्टलिस्ट करवाएँ
सामान्य प्रश्न
Records, Excel या Google Sheets जैसी स्प्रेडशीट से किस तरह अलग है?
हर कॉलम का एक लागू प्रकार होता है (करेंसी, तारीख, सेलेक्ट ड्रॉपडाउन, रेटिंग, फ़ाइल, रिलेशन, फ़ॉर्मूला) ढीली सेल्स के बजाय, इसलिए करेंसी कॉलम करेंसी ही रहता है और सेलेक्ट कॉलम केवल अपने परिभाषित विकल्प स्वीकारता है। आप तैयार स्कीमा वाले टेम्पलेट से शुरू करते हैं, फ़ील्ड आवश्यक बना सकते हैं, रिलेशन से टेबल जोड़ सकते हैं, और पूरी टेबल को AI मॉडल में कॉन्टेक्स्ट के रूप में जोड़ सकते हैं। यह मुक्त शीट के बजाय Airtable जैसे डेटाबेस के अधिक करीब है।
क्या AI सचमुच मेरे Records डेटा को पढ़ और उस पर तर्क कर सकती है?
हाँ। फ़ीचर के वर्कस्पेस में रहने का यही मतलब है। आप किसी टेबल को चैट या एजेंट में जोड़ सकते हैं, और मॉडल असली पंक्तियों पर तर्क करता है (सारांश, फ़िल्टर, क्रॉस-रेफ़रेंस) आपकी खुद की API की (या लोकल/सेल्फ-होस्टेड मॉडल) का उपयोग करके। AI आपके संरचित डेटा से काम करती है, न कि आप उसे कॉपी-पेस्ट कर प्रॉम्प्ट में डालते हैं।
मेरा Records डेटा कहाँ संग्रहीत होता है, क्या यह क्लाउड में है?
osFoundry एक local-first डेस्कटॉप वर्कस्पेस है, इसलिए आपकी टेबल किसी वेंडर के सर्वर के बजाय आपके डिवाइस पर रह सकती हैं। यह ग्राहक, बैंक खाते या आय जैसी संवेदनशील टेबल के लिए मायने रखता है। कोई प्रति-सीट डेटाबेस शुल्क नहीं है, और चूँकि पूरा उत्पाद bring-your-own-key है, उस पर AI उपयोग करने के लिए कोई डेटा किसी रीसेलर के ज़रिए नहीं जाता।