Evaluatiemetrics van Ragas
In het huidige datagestuurde landschap zijn industrieën zoals financiële diensten sterk afhankelijk van nauwkeurige en efficiënte informatie-extractie uit documenten, vooral die met zowel ongestructureerde tekst als gestructureerde gegevens zoals tabellen en grafieken. Traditionele Optical Character Recognition (OCR) modellen, ondanks hun wijdverspreide gebruik, schieten vaak tekort bij het omgaan met complexe documentformaten, wat leidt tot suboptimale prestaties in geavanceerde AI-toepassingen. Inzicht in deze kloof heeft CambioML en Epsilla ertoe aangezet een geavanceerd kennisophalingssysteem te introduceren dat de nauwkeurigheid en recall in data-extractietaken aanzienlijk belooft te verbeteren.
Inleiding: Overwinnen van OCR-beperkingen
OCR-gebaseerde modellen zijn, hoewel effectief in het detecteren van tekst, vaak niet in staat om lay-outinformatie te extraheren en gegevens nauwkeurig uit tabellen en grafieken te halen. Deze beperkingen worden bijzonder duidelijk in sectoren waar precisie van het grootste belang is, zoals financiën en gezondheidszorg. Om deze uitdagingen aan te pakken, hebben CambioML en Epsilla een nieuwe benadering ontwikkeld die state-of-the-art tabelextractiemodellen integreert met Retrieval-Augmented Generation (RAG) technieken. Dit nieuwe systeem bereikt tot 2x precisie en 2,5x recall in vergelijking met conventionele RAG-systemen, waarmee een nieuwe standaard voor documentvraagbeantwoording wordt gezet.
AnyParser: Revolutie in Tabelextractie
In het hart van deze doorbraak bevindt zich AnyParser, een model dat wordt aangedreven door geavanceerde vision language models (VLM's) en uitblinkt in het extraheren van informatie uit diverse gegevensbronnen. In tegenstelling tot traditionele modellen die sterk afhankelijk zijn van OCR, gebruikt AnyParser een combinatie van visuele en tekstgebaseerde encoders om zelfs de kleinste details uit documenten vast te leggen, zodat er geen cruciale gegevens verloren gaan. Deze benadering is bijzonder nuttig bij het extraheren van hoge-resolutiedata uit financiële en medische documenten, waar nauwkeurigheid cruciaal is.
Epsilla: Een Flexibel RAG-platform
Aanvullend op AnyParser is Epsilla, een no-code RAG-as-a-Service platform dat is ontworpen om verschillende RAG-pijplijnen te optimaliseren. Epsilla verbetert het kennisophaalproces door middel van geavanceerde chunking-, indexerings- en queryverfijningstechnieken. Door het integreren van op trefwoorden gebaseerde en semantische zoekmethoden levert Epsilla zeer nauwkeurige en contextueel relevante resultaten, waardoor het een ideale oplossing is voor toepassingen met grote taalmodellen (LLM).
Experiment & Evaluatie: Impact in de echte wereld
Evaluatiemetrics van Ragas
Om de effectiviteit van AnyParser en Epsilla te valideren, werd het systeem getest op 10-K financiële documenten van bedrijven zoals Apple en Meta. De resultaten waren indrukwekkend, met het systeem dat aanzienlijk hogere prestaties vertoonde op alle belangrijke evaluatiemetrics, waaronder contextprecisie, recall, trouw en antwoordcorrectheid. In sommige gevallen overtrof het systeem traditionele RAG-systemen met maar liefst 2,7x, wat de superioriteit ervan in het omgaan met complexe data-extractietaken benadrukt.
Veelvoorkomende Gebruikscases en Belangrijke Voordelen
-
Nauwkeurigheid: Hoge precisie bij het omzetten van zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens in bruikbare formaten.
-
Privacy: De mogelijkheid om het systeem binnen het datacenter van een klant te implementeren, zorgt voor volledige gegevensbeveiliging.
-
Schaalbaarheid: Snelle verwerking van grote hoeveelheden documenten, wat snellere besluitvorming mogelijk maakt.
Conclusie: Een Nieuw Tijdperk in Kennisophaling
De introductie van AnyParser en Epsilla markeert een significante vooruitgang in de technologie voor kennisophaling. Door geavanceerde extractiemodellen te combineren met een robuuste RAG-infrastructuur, biedt deze geïntegreerde oplossing niet alleen verbeterde nauwkeurigheid en efficiëntie, maar ook de flexibiliteit en privacy die moderne ondernemingen eisen. Naarmate de technologie blijft evolueren, zijn de toepassingen en voordelen van dit systeem enorm en veelbelovend, waardoor het een gamechanger is voor industrieën die afhankelijk zijn van nauwkeurige data-extractie.
Voor de volledige gedetailleerde whitepaper, bekijk deze link.
