Unsiloed AI

API ເອກະສານສຳລັບຫ້ອງການ ທີ່แปลงໄຟລ໌ປະເພດຕ່າງໆ ໃຫ້ເປັນຮູບແບບສະເພາະສຳລັບ LLM ຢ່າງแม่ນຍຳ

Freemium 4.5

Unsiloed AI ແມ່ນຊຸດແກ້ໄຂ API ປະມວນຜົນເอกະສານ ທີ່ອອກແບບມາສຳລັບວິສາຫະກິດໂດຍສະເພາະ, ເຊິ່ງສາມາດວິເຄາະ, ດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ແບ່ງແຍກ PDF ທີ່ສັບສົນ, ຮູບພາບ ແລະ ຕາຕະລາງ ໃຫ້ເປັນຮູບແບບ Markdown ແລະ JSON ທີ່ເໝາະສົມສຳລັບ Large Language Models (LLMs) ອ່ານໄດ້ໂດຍກົງ. ຜ່ານແບບຈຳລອງການເບິ່ງເຫັນແບບ dual-stream ຂັ້ນສູງ, ລະບົບນີ້ ບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສາມາດສົ່ງຄືນຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ (confidence score) ສໍາລັບແຕ່ລະຊ່ອງຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມแม่ນຍຳໃນການກວດສອບ ແລະ ວຽກງານອັດຕະໂນມັດດ້ານຫຼັງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສຳຄັນສຳລັບການຫັນປ່ຽນດິຈິຕອນດ້ວຍ AI ຂອງວິສາຫະກິດ.

ລະບົບວິເຄາະ ແລະ ກວດສອບຫຼັກ

ເຄື່ອງມືຈົດຈຳເອກະສານແບບດັ້ງເດີມມັກຈະປະສົບກັບບັນຫາຮູບແບບຜິດเพี้ยນ, ຕາຕະລາງຫຼຸດ ຫຼື ຍາກທີ່ຈະແປງເປັນຮູບແບບທີ່ເຄື່ອງຈັກອ່ານງ่าย. Unsiloed AI ນຳໃຊ້ແບບຈຳລອງການເບິ່ງເຫັນແບບ dual-stream, ເຊິ່ງສາມາດເຂົ້າໃຈສະພາບການທາງດ້ານສາຍຕາ ແລະ ຂໍ້ຄວາມຂອງເອກະສານຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ພ້ອມທັງດຶງຂໍ້ມູນສຳຄັນອອກມາຢ່າງແມ່ນຍຳ. ທີ່ສຳຄັນກວ່ານั้น, ຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຂອງຊ່ອງຂໍ້ມູນ (per-field confidence scores) ທີ່ລະບົບສະໜອງໃຫ້ ຊ່ວຍໃຫ້ທີມພັດທະນາສາມາດຕັ້ງຄ່າກົນໄກກວດສອບອັດຕະໂນມັດ, ກວດສອບຄືນໂດຍມະນຸດສຳລັບຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຕໍ່າ, ຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ນຳເຂົ້າຖານຂໍ້ມູນ ຫຼື LLM, ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ ແລະ ເວລາໃນການກວດສອບຂອງມະນຸດຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ໃຜທີ່ເໝາະສົມ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້

API ນี้ເໝາະສົມຫຼາຍສຳລັບທີມພັດທະນາຊອບແວ, ສະຖາບັນການເງິນ, ຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ ແລະ ໂລຈິດສຕິກ, ພ້ອມທັງວິສາຫະກິດທີ່ຕ້ອງຈັດການກັບເອກະສານເຈ້ຍ ຫຼື ໄຟລ໌ທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງເປັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ. ບໍ່ວ່າຈະໃຊ້ສຳລັບການປະມວນຜົນໃບເກັບເງິນອັດຕະໂນມັດ, ສັນຍາຈັດຊື້, ບົດລາຍງານ ຫຼື ແບບຟອມຕ່າງໆ, Unsiloed AI ສามารถແປງໄຟລ໌ທີ່ຫຍຸ້ງເຍີງໃຫ້ກายเป็นຊັບສິນດິຈິຕອນທີ່ມີໂຄງສ້າງໄດ້. ສຳລັບທີມງານທີ່ກຳລັງສ້າງຖານຄວາມຮູ້ພາຍໃນຂອງບໍລິສັດ ຫຼື ນຳໃຊ້ແອັບພລິເຄຊັນ Generative AI, ມັນສາມາດຊ່ວຍປະຫຍັດວຽກງານການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ ແລະ ການແປງຮູບແບບທີ່ຫຍຸ້ງຍາກລ່ວງໜ້າ, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາສາມາດສຸມໃສ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງໜ້າທີ່ຫຼັກໄດ້.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

ວິເຄາະດ້ວຍແບບຈຳລອງການເບິ່ງເຫັນແບບ Dual-stream
ສົ່ງອອກເປັນ Markdown ແລະ JSON ສະເພາະສຳລັບ LLM
ສະໜອງຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຕໍ່ຊ່ອງຂໍ້ມູນ (per-field confidence scores)
ຮອງຮັບໄຟລ໌ PDF, ຮູບພາບ ແລະ ຕາຕະລາງ
ຟັງຊັນແບ່ງແຍກເອກະສານອັດສະລິຍະ

ຂໍ້ດີ

ເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນການກວດສອບຂອງມະນຸດ ແລະ ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ
ສະດວກໃນການເຊື່ອມຕໍ່ກັບຂັ້ນຕອນການກວດສອບຂາລົງ

ຂໍ້ເສຍ

ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີນັກພັດທະນາໃນການເຊື່ອມຕໍ່ API
ຕ້ອງປະເມີນปริมาณການປະມວນຜົນໄຟລ໌ ແລະ ຕົ້ນທຶນຝັ່ງວິສາຫະກິດ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

ປະມວນຜົນໃບເກັບເງິນ ແລະ ສັນຍາຂອງບໍລິສັດອັດຕະໂນມັດ
ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນກ່ອນສ້າງຖານຄວາມຮູ້ Large Language Model
ແປງບົດລາຍງານທີ່ຫຍຸ້ງເຍີງໃຫ້ກายเป็นຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ສຳລັບວິສາຫະກິດທີ່ຕ້ອງນຳເຂົ້າເອກະສານທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍເຂົ້າສູ່ລະບົບ AI, ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມື API ที่ມີປະສິດທິພາບ ເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍປະຫຍັດເວລາໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນລ່ວງໜ້າໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

Unsiloed AI ຮອງຮັບໄຟລ໌ຮູບແບບໃດແດ່?

ລະບົບຕົ້ນຕໍແມ່ນຮອງຮັບການວິເຄາະ ແລະ ປະມວນຜົນໄຟລ໌ PDF, ຮູບພາບປະເພດຕ່າງໆ ແລະ ໄຟລ໌ຕາຕະລາງ.

ເປັນຫຍັງຈຶ່ງຕ້ອງມີຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຂອງຊ່ອງຂໍ້ມູນ?

ຄະແນນຄວາມເຊື່ອໝັ້ນຊ່ວຍໃຫ້ລະບົບສາມາດຕັດສິນຄຸນນະພາບການວິເຄາະໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ຄັດເລືອກຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄະແນນຕໍ່າອອກມາກວດສອບໂດຍມະນຸດ, ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ.

ຮູບແບບຂໍ້ມູນຫຼັງຈາກການແປງແມ່ນຫຍັງ?

ໄຟລ໌ຈະຖືກວິເຄາະ, ດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ແບ່ງແຍກອອກເປັນຮູບແບບ Markdown ແລະ JSON ທີ່ເໝາະສົມສຳລັບ Large Language Models (LLMs) ອ່ານໄດ້ໂດຍກົງ.