Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 1
Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 1

Ученые из Университета Калифорнии в Беркли создали DocETL: открытую систему искусственного интеллекта для обработки данных на основе LLM с низким уровнем кодирования.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Researchers at UC Berkeley Developed DocETL: An Open-Source Low-Code AI System for LLM-Powered Data Processing

Применение DocETL для обработки документов

Значимость обработки неструктурированных данных

С увеличением объема неструктурированных данных в различных областях, включая здравоохранение, юриспруденцию и финансы, растет спрос на эффективные решения по обработке документов. Неструктурированные данные представляют особую сложность из-за их отсутствия определенной структуры и последовательности. В отличие от структурированных данных, неструктурированные могут иметь различные форматы, содержание и организацию. Этот тип данных требует продвинутых методов обработки, так как традиционные подходы часто оказываются неэффективными, затратными по времени и подверженными ошибкам.

Преимущества DocETL

Решение DocETL предоставляет возможность обрабатывать сложные неструктурированные документы с помощью крупных языковых моделей. Инструмент позволяет выполнять такие задачи, как суммирование, классификация и ответы на вопросы с использованием декларативного интерфейса YAML, что делает его доступным даже для непрофессионалов. Кроме того, он включает набор специализированных операторов для разрешения сущностей, поддержания контекста и оптимизации производительности, что значительно сокращает необходимость вручную вмешиваться.

Процесс работы DocETL

Инструмент работает путем обработки документов и последовательного выполнения этапов, включая предварительную обработку документов, извлечение признаков и операции на основе крупных языковых моделей для детального анализа. LLM в системе способны справляться с задачами, такими как суммирование длинных документов, классификация их по категориям, ответы на запросы пользователей и идентификация ключевых сущностей. Кроме того, инструмент обладает функцией автоматической оптимизации, которая экспериментирует с различными конфигурациями конвейера, гиперпараметрами и последовательностями операторов для определения наиболее точной и эффективной настройки для конкретной задачи.

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта