Метрики оценки от Ragas
В современном мире, ориентированном на данные, такие отрасли, как финансовые услуги, сильно зависят от точного и эффективного извлечения информации из документов, особенно тех, которые содержат как неструктурированный текст, так и структурированные данные, такие как таблицы и графики. Традиционные модели оптического распознавания символов (OCR), несмотря на их широкое использование, часто не справляются с обработкой сложных форматов документов, что приводит к субоптимальной производительности в продвинутых AI-приложениях. Осознав этот пробел, CambioML и Epsilla представили передовую систему извлечения знаний, которая обещает значительно повысить точность и полноту в задачах извлечения данных.
Введение: Преодоление ограничений OCR
Модели на основе OCR, хотя и эффективны в обнаружении текста, испытывают трудности с извлечением информации о макете и точным извлечением данных из таблиц и графиков. Эти ограничения становятся особенно очевидными в отраслях, где точность имеет первостепенное значение, таких как финансы и здравоохранение. Чтобы решить эти проблемы, CambioML и Epsilla разработали новый подход, который интегрирует современные модели извлечения таблиц с техниками извлечения, дополненного генерацией (RAG). Эта новая система достигает до 2x точности и 2.5x полноты по сравнению с традиционными системами RAG, устанавливая новый стандарт для ответов на вопросы по документам.
AnyParser: Революция в извлечении таблиц
В центре этого прорыва находится AnyParser, модель, основанная на современных языковых моделях (VLM), которая превосходно справляется с извлечением информации из различных источников данных. В отличие от традиционных моделей, которые сильно полагаются на OCR, AnyParser использует комбинацию визуальных и текстовых кодеров для захвата даже самых мелких деталей из документов, что гарантирует, что ни одна критически важная информация не будет упущена. Этот подход особенно полезен для извлечения высококачественных данных из финансовых и медицинских документов, где точность имеет решающее значение.
Epsilla: Гибкая платформа RAG
Дополняет AnyParser платформа Epsilla, представляющая собой сервис RAG без кода, предназначенный для оптимизации различных RAG-процессов. Epsilla улучшает процесс извлечения знаний с помощью передовых методов разбиения, индексирования и уточнения запросов. Интегрируя методы поиска на основе ключевых слов и семантического поиска, Epsilla предоставляет высокоточные и контекстуально релевантные результаты, что делает ее идеальным решением для приложений на основе больших языковых моделей (LLM).
Эксперимент и оценка: Влияние в реальном мире
Метрики оценки от Ragas
Чтобы подтвердить эффективность AnyParser и Epsilla, система была протестирована на финансовых документах 10-K от таких компаний, как Apple и Meta. Результаты были впечатляющими: система продемонстрировала значительно более высокую производительность по всем ключевым метрикам оценки, включая точность контекста, полноту, достоверность и правильность ответов. В некоторых случаях система превзошла традиционные системы RAG до 2.7x, подчеркивая ее превосходство в обработке сложных задач извлечения данных.
Общие случаи использования и ключевые преимущества
-
Точность: Высокая точность в преобразовании как структурированных, так и неструктурированных данных в пригодные для использования форматы.
-
Конфиденциальность: Возможность развертывания системы в центре обработки данных клиента обеспечивает полную безопасность данных.
-
Масштабируемость: Быстрая обработка больших объемов документов, что позволяет ускорить процесс принятия решений.
Заключение: Новая эра в извлечении знаний
Введение AnyParser и Epsilla знаменует собой значительный шаг вперед в технологии извлечения знаний. Объединив современные модели извлечения с надежной инфраструктурой RAG, это интегрированное решение не только улучшает точность и эффективность, но и предлагает гибкость и конфиденциальность, которые современные предприятия требуют. По мере того как технологии продолжают развиваться, приложения и преимущества этой системы обширны и многообещающие, что делает ее революционным решением для отраслей, которые зависят от точного извлечения данных.
Для получения полного подробного документа, пожалуйста, ознакомьтесь с этой ссылкой.
