Utvärderingsmetrik från Ragas
I dagens datadrivna landskap förlitar sig industrier som finanstjänster starkt på exakt och effektiv informationsutvinning från dokument, särskilt de som innehåller både ostrukturerad text och strukturerad data som tabeller och diagram. Traditionella optiska teckenigenkänningsmodeller (OCR), trots deras utbredda användning, misslyckas ofta med att hantera komplexa dokumentformat, vilket leder till suboptimala resultat i avancerade AI-applikationer. För att erkänna detta gap har CambioML och Epsilla introducerat ett banbrytande system för kunskapsåtervinning som lovar att avsevärt förbättra noggrannheten och återkallningen i datautvinningsuppgifter.
Introduktion: Övervinna OCR-begränsningar
OCR-baserade modeller, även om de är effektiva för att upptäcka text, har svårt att extrahera layoutinformation och exakt hämta data från tabeller och diagram. Dessa begränsningar blir särskilt uppenbara i industrier där precision är avgörande, såsom finans och hälsovård. För att hantera dessa utmaningar har CambioML och Epsilla utvecklat en ny metod som integrerar avancerade modeller för tabellutvinning med Retrieval-Augmented Generation (RAG) tekniker. Detta nya system uppnår upp till 2x precision och 2,5x återkallning jämfört med konventionella RAG-system, vilket sätter en ny standard för dokumentfrågesvar.
AnyParser: Revolutionera tabellutvinning
I hjärtat av denna genombrottsteknik finns AnyParser, en modell som drivs av avancerade visionsspråkmodeller (VLM) och som utmärker sig i att extrahera information från olika datakällor. Till skillnad från traditionella modeller som förlitar sig starkt på OCR, använder AnyParser en kombination av visuella och textbaserade kodare för att fånga även de minsta detaljerna från dokument, vilket säkerställer att ingen kritisk data missas. Denna metod är särskilt fördelaktig för att extrahera högupplöst data från finansiella och medicinska dokument, där noggrannhet är avgörande.
Epsilla: En flexibel RAG-plattform
Kompletterande AnyParser är Epsilla, en no-code RAG-as-a-Service plattform utformad för att optimera olika RAG-pipelines. Epsilla förbättrar processen för kunskapsåtervinning genom avancerade chunking-, indexerings- och frågeförbättringstekniker. Genom att integrera nyckelordsbaserade och semantiska sökmetoder levererar Epsilla mycket exakta och kontextuellt relevanta resultat, vilket gör den till en idealisk lösning för stora språkmodell (LLM) applikationer.
Experiment & Utvärdering: Verklig påverkan
Utvärderingsmetrik från Ragas
För att validera effektiviteten hos AnyParser och Epsilla testades systemet på 10-K finansiella dokument från företag som Apple och Meta. Resultaten var imponerande, med systemet som visade betydligt högre prestanda över alla viktiga utvärderingsmetrik, inklusive kontextuell precision, återkallning, trohet och svarens korrekthet. I vissa fall överträffade systemet traditionella RAG-system med så mycket som 2,7x, vilket framhäver dess överlägsenhet i hantering av komplexa datautvinningsuppgifter.
Vanliga användningsfall och nyckelfördelar
-
Noggrannhet: Hög precision i att konvertera både strukturerad och ostrukturerad data till användbara format.
-
Integritet: Möjligheten att distribuera systemet inom en kunds datacenter säkerställer fullständig datasäkerhet.
-
Skalbarhet: Snabb bearbetning av stora volymer av dokument, vilket möjliggör snabbare beslutsfattande.
Slutsats: En ny era inom kunskapsåtervinning
Introduktionen av AnyParser och Epsilla markerar ett betydande framsteg inom teknologin för kunskapsåtervinning. Genom att kombinera avancerade utvinningsmodeller med en robust RAG-infrastruktur förbättrar denna integrerade lösning inte bara noggrannhet och effektivitet utan erbjuder också den flexibilitet och integritet som moderna företag kräver. När teknologin fortsätter att utvecklas är tillämpningarna och fördelarna med detta system omfattande och lovande, vilket gör det till en game-changer för industrier som är beroende av exakt datautvinning.
För den fullständiga detaljerade vitboken, vänligen kolla in denna länk.
