Metryki oceny z Ragas
W dzisiejszym świecie opartym na danych, branże takie jak usługi finansowe polegają w dużej mierze na precyzyjnej i efektywnej ekstrakcji informacji z dokumentów, szczególnie tych zawierających zarówno niestrukturalny tekst, jak i dane strukturalne, takie jak tabele i wykresy. Tradycyjne modele optycznego rozpoznawania znaków (OCR), mimo ich powszechnego zastosowania, często nie radzą sobie z obsługą skomplikowanych formatów dokumentów, co prowadzi do suboptymalnej wydajności w zaawansowanych aplikacjach AI. Zauważając tę lukę, CambioML i Epsilla wprowadziły nowoczesny system pozyskiwania wiedzy, który obiecuje znacznie zwiększyć dokładność i przypomnienie w zadaniach ekstrakcji danych.
Wprowadzenie: Pokonywanie ograniczeń OCR
Modele oparte na OCR, choć skuteczne w wykrywaniu tekstu, mają trudności z ekstrakcją informacji o układzie i dokładnym wydobywaniem danych z tabel i wykresów. Ograniczenia te stają się szczególnie widoczne w branżach, gdzie precyzja jest kluczowa, takich jak finanse i opieka zdrowotna. Aby sprostać tym wyzwaniom, CambioML i Epsilla opracowały nowatorskie podejście, które integruje najnowocześniejsze modele ekstrakcji tabel z technikami generacji wspomaganej wyszukiwaniem (RAG). Nowy system osiąga do 2x większą precyzję i 2,5x większe przypomnienie w porównaniu do konwencjonalnych systemów RAG, ustanawiając nowy standard w odpowiadaniu na pytania dotyczące dokumentów.
AnyParser: Rewolucja w ekstrakcji tabel
W sercu tego przełomu znajduje się AnyParser, model oparty na zaawansowanych modelach językowych wizji (VLM), który doskonale radzi sobie z wydobywaniem informacji z różnych źródeł danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, które w dużej mierze polegają na OCR, AnyParser wykorzystuje połączenie wizualnych i tekstowych enkoderów, aby uchwycić nawet najmniejsze szczegóły z dokumentów, zapewniając, że żadne kluczowe dane nie zostaną pominięte. To podejście jest szczególnie korzystne w ekstrakcji danych o wysokiej rozdzielczości z dokumentów finansowych i medycznych, gdzie dokładność jest kluczowa.
Epsilla: Elastyczna platforma RAG
Uzupełnieniem AnyParser jest Epsilla, platforma RAG-as-a-Service bez kodu, zaprojektowana w celu optymalizacji różnych procesów RAG. Epsilla poprawia proces pozyskiwania wiedzy dzięki zaawansowanym technikom dzielenia, indeksowania i udoskonalania zapytań. Integrując metody wyszukiwania oparte na słowach kluczowych i semantycznych, Epsilla dostarcza wysoce dokładne i kontekstowo istotne wyniki, co czyni ją idealnym rozwiązaniem dla aplikacji dużych modeli językowych (LLM).
Eksperyment i ocena: Wpływ w rzeczywistości
Metryki oceny z Ragas
Aby zweryfikować skuteczność AnyParser i Epsilla, system został przetestowany na dokumentach finansowych 10-K firm takich jak Apple i Meta. Wyniki były imponujące, system wykazał znacznie wyższą wydajność we wszystkich kluczowych metrykach oceny, w tym precyzji kontekstowej, przypomnieniu, wierności i poprawności odpowiedzi. W niektórych przypadkach system przewyższył tradycyjne systemy RAG o nawet 2,7x, co podkreśla jego przewagę w obsłudze skomplikowanych zadań ekstrakcji danych.
Typowe przypadki użycia i kluczowe korzyści
-
Dokładność: Wysoka precyzja w przekształcaniu zarówno danych strukturalnych, jak i niestrukturalnych w użyteczne formaty.
-
Prywatność: Możliwość wdrożenia systemu w centrum danych klienta zapewnia pełne bezpieczeństwo danych.
-
Skalowalność: Szybkie przetwarzanie dużych wolumenów dokumentów, co umożliwia szybsze podejmowanie decyzji.
Podsumowanie: Nowa era w pozyskiwaniu wiedzy
Wprowadzenie AnyParser i Epsilli oznacza znaczący postęp w technologii pozyskiwania wiedzy. Łącząc zaawansowane modele ekstrakcji z solidną infrastrukturą RAG, to zintegrowane rozwiązanie nie tylko poprawia dokładność i efektywność, ale także oferuje elastyczność i prywatność, których nowoczesne przedsiębiorstwa wymagają. W miarę jak technologia nadal się rozwija, zastosowania i korzyści tego systemu są ogromne i obiecujące, czyniąc go przełomowym rozwiązaniem dla branż, które polegają na precyzyjnej ekstrakcji danych.
Aby zapoznać się z pełnym szczegółowym dokumentem, sprawdź ten link.
