Evalueringsmetrikker fra Ragas
I dagens datadrevne landskap er industrier som finansielle tjenester sterkt avhengige av presis og effektiv informasjonsutvinning fra dokumenter, spesielt de som inneholder både ustrukturert tekst og strukturert data som tabeller og diagrammer. Tradisjonelle modeller for optisk tegngjenkjenning (OCR), til tross for deres utbredte bruk, klarer ofte ikke å håndtere komplekse dokumentformater, noe som fører til suboptimal ytelse i avanserte AI-applikasjoner. For å adressere dette gapet har CambioML og Epsilla introdusert et banebrytende system for kunnskapshenting som lover å betydelig forbedre nøyaktighet og tilbakekalling i databehandlingsoppgaver.
Introduksjon: Overvinne OCR-begrensninger
OCR-baserte modeller, selv om de er effektive til å oppdage tekst, sliter med å hente ut layoutinformasjon og nøyaktig trekke data fra tabeller og diagrammer. Disse begrensningene blir spesielt tydelige i industrier der presisjon er avgjørende, som finans og helsevesen. For å møte disse utfordringene har CambioML og Epsilla utviklet en ny tilnærming som integrerer toppmoderne modeller for tabellutvinning med Retrieval-Augmented Generation (RAG)-teknikker. Dette nye systemet oppnår opptil 2x presisjon og 2,5x tilbakekalling sammenlignet med konvensjonelle RAG-systemer, og setter en ny standard for dokumentspørsmål og -svar.
AnyParser: Revolusjonering av tabellutvinning
I hjertet av dette gjennombruddet ligger AnyParser, en modell drevet av avanserte visjons språkmodeller (VLM-er) som utmerker seg i å hente informasjon fra ulike datakilder. I motsetning til tradisjonelle modeller som i stor grad er avhengige av OCR, bruker AnyParser en kombinasjon av visuelle og tekstbaserte kodere for å fange selv de minste detaljene fra dokumenter, og sikrer at ingen kritiske data går tapt. Denne tilnærmingen er spesielt fordelaktig for å hente ut høyoppløselige data fra finansielle og medisinske dokumenter, der nøyaktighet er avgjørende.
Epsilla: En fleksibel RAG-plattform
Som et supplement til AnyParser er Epsilla en no-code RAG-as-a-Service-plattform designet for å optimalisere ulike RAG-pipelines. Epsilla forbedrer prosessen for kunnskapshenting gjennom avanserte chunking-, indekserings- og spørringsforbedringsteknikker. Ved å integrere nøkkelordbaserte og semantiske søkemetoder leverer Epsilla svært nøyaktige og kontekstuelt relevante resultater, noe som gjør det til en ideell løsning for applikasjoner med store språkmodeller (LLM).
Eksperiment og evaluering: Virkelige effekter
Evalueringsmetrikker fra Ragas
For å validere effektiviteten til AnyParser og Epsilla ble systemet testet på 10-K finansdokumenter fra selskaper som Apple og Meta. Resultatene var imponerende, med systemet som viste betydelig høyere ytelse på alle nøkkel evalueringsmetrikker, inkludert kontekstpresisjon, tilbakekalling, troverdighet og svarnøyaktighet. I noen tilfeller overgikk systemet tradisjonelle RAG-systemer med så mye som 2,7x, noe som fremhever dets overlegenhet i håndtering av komplekse databehandlingsoppgaver.
Vanlige bruksområder og nøkkelfordeler
-
Nøyaktighet: Høy presisjon i å konvertere både strukturert og ustrukturert data til brukbare formater.
-
Personvern: Muligheten til å implementere systemet innenfor en kundes datasenter sikrer full databeskyttelse.
-
Skalerbarhet: Rask behandling av store mengder dokumenter, noe som muliggjør raskere beslutningstaking.
Konklusjon: En ny æra innen kunnskapshenting
Introduksjonen av AnyParser og Epsilla markerer et betydelig fremskritt innen teknologi for kunnskapshenting. Ved å kombinere avanserte utvinningsmodeller med en robust RAG-infrastruktur, forbedrer denne integrerte løsningen ikke bare nøyaktighet og effektivitet, men tilbyr også fleksibilitet og personvern som moderne bedrifter krever. Etter hvert som teknologien fortsetter å utvikle seg, er bruksområdene og fordelene med dette systemet omfattende og lovende, noe som gjør det til en game-changer for industrier som er avhengige av presis databehandling.
For den fullstendige detaljerte hvitboken, vennligst sjekk ut denne lenken.
