Unsiloed AI

LLM ကြီးများအတွက် ဖိုင် အမျိုးမျိုးကို တိကျစွာ ပြောင်းလဲပေးသည့် လုပ်ငန်းသုံး စာရွက်စာတမ်း API

Freemium 4.5

Unsiloed AI သည် ရှုပ်ထွေးသော PDF များ၊ ပုံများနှင့် စာရင်းဇယား (Spreadsheets) များကို Large Language Models (LLMs) တိုက်ရိုက်ဖတ်ရှုနိုင်သော Markdown နှင့် JSON ပုံစံများအဖြစ် တိကျစွာ ပုံဖော်ထုတ်ယူကာ ပိုင်းခြားပေးနိုင်ရန် လုပ်ငန်းများအတွက် သီးသန့်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော စာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ချက် API ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။ အဆင့်မြင့် Dual-stream visual model မှတစ်ဆင့် ဖွဲ့စည်းပုံမပါရှိသော (Unstructured) အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်ပေးရုံသာမက ကွက်လပ် (Field) တစ်ခုချင်းစီအတွက် ယုံကြည်မှုရမှတ် (Confidence score) များကိုပါ ပြန်လည်ပေးစွမ်းနိုင်သဖြင့် နောက်ပိုင်း စစ်ဆေးခြင်းနှင့် အလိုအလျောက် အလုပ်လုပ်ဆောင်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များ၏ တိကျမှုကို သိသာထင်ရှားစွာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ ဤသည်မှာ လုပ်ငန်းများ၏ AI ဒစ်ဂျစ်တယ် အသွင်ကူးပြောင်းရေးအတွက် အရေးပါသော လက်နက်ကောင်းတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။

အဓိက ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စစ်ဆေးခြင်း စနစ်

ရိုးရာစာရွက်စာတမ်း အသိအမှတ်ပြုကိရိယာများသည် ဖိုင်ပုံစံ ပျက်ယွင်းခြင်း၊ ဇယားများ ရောထွေးခြင်း သို့မဟုတ် စက်ဖတ်နိုင်သော ပုံစံသို့ ပြောင်းလဲရန် ခက်ခဲခြင်းစသည့် အခက်အခဲများနှင့် မကြာခဏ ရင်ဆိုင်ရတတ်ပါသည်။ Unsiloed AI သည် စာရွက်စာတမ်းများ၏ အမြင်နှင့် စာသားဆိုင်ရာ အခြေအနေများကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း နားလည်သဘောပေါက်စေရန်နှင့် အဓိကအချက်အလက်များကို တိကျစွာ ထုတ်ယူနိုင်ရန် Dual-stream visual model ကို အသုံးပြုထားပါသည်။ ပိုအရေးကြီးသည်မှာ စနစ်မှ ပံ့ပိုးပေးသော Field confidence scores များက Developer အဖွဲ့များအား အလိုအလျောက် စစ်ဆေးသည့် စနစ်များကို သတ်မှတ်နိုင်စေပြီး ယုံကြည်မှုရမှတ် နိမ့်ပါးသော ကွက်လပ်များကို လူကိုယ်တိုင် ပြန်လည်စစ်ဆေးနိုင်စေကာ ဒေတာဘေ့စ် သို့မဟုတ် LLM များသို့ ထည့်သွင်းမည့် ဒေတာများ၏ အရည်အသွေးကို သေချာစေပြီး လူကိုယ်တိုင် စစ်ဆေးရသည့် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် အချိန်ကို ထိရောက်စွာ လျှော့ချပေးပါသည်။

မည်သူများအတွက် သင့်လျော်သလဲနှင့် အသုံးချနိုင်သည့် နယ်ပယ်များ

ဤ API သည် ဆော့ဖ်ဝဲလ် ရေးသားသူအဖွဲ့များ (Developer teams)၊ ငွေကြေးဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်းများ၊ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ကွင်းဆက်များနှင့် စက္ကူ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းပုံမပါရှိသော ဖိုင်အများအပြားကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သော လုပ်ငန်းများအတွက် အလွန်သင့်လျော်ပါသည်။ ပြေစာများ၊ ဝယ်ယူရေး စာချုပ်များ၊ အစီရင်ခံစာများ သို့မဟုတ် ပုံစံအမျိုးမျိုးကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ခြင်းပင်ဖြစ်စေ Unsiloed AI သည် ရှုပ်ထွေးသော ဖိုင်များကို ဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသော ဒစ်ဂျစ်တယ် ပိုင်ဆိုင်မှုများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်ပါသည်။ လုပ်ငန်းတွင်း အသိပညာအခြေစိုက်စခန်း (Knowledge base) တည်ဆောက်နေသူများ သို့မဟုတ် Generative AI အသုံးချမှုများကိုိတ်သွင်းနေသော အဖွဲ့များအတွက် ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော ကြိုတင်ဒေတာ သန့်စင်ခြင်းနှင့် ပုံစံပြောင်းလဲခြင်း အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများကို သက်သာစေပြီး Developer များကို အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

  • Dual-stream visual model ဖြင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
  • LLM အတွက် သီးသန့်ဖြစ်သော Markdown နှင့် JSON ပုံစံဖြင့် ထုတ်ပေးခြင်း
  • Per-field (ကွက်လပ်တစ်ခုချင်းစီအလိုက်) ယုံကြည်မှုရမှတ်များ ပံ့ပိုးပေးခြင်း
  • PDF၊ ပုံများနှင့် စာရင်းဇယားများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်း
  • ထက်မြက်သော စာရွက်စာတမ်း ပိုင်းခြားမှု လုပ်ဆောင်ချက်

အားသာချက်များ

  • ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း
  • လူကိုယ်တိုင် စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ဒေတာ သန့်စင်ခြင်း ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးခြင်း
  • အောက်ခြေ စစ်ဆေးရေး လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် အဆင်ပြေခြင်း

အားနည်းချက်များ

  • Developer များ API ချိတ်ဆက်ရန် လိုအပ်ခြင်း
  • လုပ်ငန်းဘက်မှ ဖိုင်လုပ်ဆောင်မှု ပမာဏနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ကို အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်ခြင်း

အသုံးပြုမှုများ

  • လုပ်ငန်းသုံး ပြေစာများနှင့် စာချုပ်များကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ခြင်း
  • Large language model knowledge base တည်ဆောက်ရာတွင် ကြိုတင်ဒေတာ သန့်စင်ခြင်း
  • ရှုပ်ထွေးသော အစီရင်ခံစာများကို ဖွဲ့စည်းပုံပါရှိသော ဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

ဖွဲ့စည်းပုံမပါရှိသော စာရွက်စာတမ်း အများအပြားကို AI စနစ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သော လုပ်ငန်းများအတွက် ဤသည်မှာ ဒေတာကြိုတင်ပြင်ဆင်ချိန်ကို သိသာထင်ရှားစွာ သက်သာစေမည့် ထိရောက်သော API ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

Unsiloed AI သည် မည်သည့်ဖိုင်ပုံစံများကို ပံ့ပိုးပေးသနည်း။

စနစ်သည် PDF ဖိုင်များ၊ ပုံအမျိုးမျိုးနှင့် စာရင်းဇယား (Spreadsheet) ပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းတို့ကို κυρίως ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

အဘယ်ကြောင့် Field confidence score လိုအပ်သနည်း။

Confidence score က စနစ်အား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အရည်အသွေးကို အလိုအလျောက် ဆုံးဖြတ်နိုင်စေပြီး ရမှတ်နိမ့်သော ကွက်လပ်များကို လူကိုယ်တိုင် စစ်ဆေးရန် သီးသန့်ထုတ်ပေးကာ ဒေတာ မှန်ကန်မှုကို သေချာစေပါသည်။

ပြောင်းလဲပြီးနောက် ဒေတာပုံစံသည် မည်သို့ရှိသနည်း။

ဖိုင်များကို Large Language Models (LLMs) တိုက်ရိုက်ဖတ်ရှုနိုင်သော Markdown နှင့် JSON ပုံစံများအဖြစ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ထုတ်ယူခြင်းနှင့် ပိုင်းခြားခြင်းတို့ ပြုလုပ်ပေးပါသည်။

သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ

繁體中文版 →