As organizações empresariais coletam grandes volumes de dados não estruturados, como imagens, textos manuscritos, documentos e muito mais. Eles também ainda capturam muitos desses dados por meio de processos manuais. A maneira de aproveitar isso para obter insights de negócios é digitalizar esses dados. Um dos maiores desafios da digitalização do resultado destes processos manuais é transformar estes dados não estruturados em algo que possa realmente fornecer insights acionáveis.
A Inteligência Synthetic é a nova ferramenta de mineração para extrair ouro de insights de negócios a partir de ativos de dados não estruturados mais complexos e abstratos. Para ajudar a criar de forma rápida e eficiente esses novos aplicativos de IA para extrair dados não estruturados, a Cloudera tem o prazer de apresentar uma nova adição ao nosso Acelerador para Projetos de Aprendizado de Máquina (AMPs), iniciadores rápidos de IA fáceis de usar, baseados em Anthropic Claude, um grande Modelo de Linguagem (LLM) que suporta a extração e manipulação de informações de imagens. O Claude 3 vai além do tradicional reconhecimento óptico de caracteres (OCR) com recursos avançados de raciocínio que permitem aos usuários especificar exatamente quais informações precisam de uma imagem – seja convertendo notas manuscritas em texto ou extraindo dados de formulários densos e complicados.
Ao contrário de outros sistemas de OCR, que muitas vezes podem perder o contexto ou exigir várias etapas para limpar os dados, o Claude 3 permite que os clientes executem diretamente tarefas complexas de compreensão de documentos. O resultado é uma ferramenta poderosa para empresas que precisam digitalizar, analisar e extrair rapidamente dados utilizáveis por máquinas a partir de entradas visuais não estruturadas.
Pesquisar e recuperar informações de dados não estruturados é elementary para empresas que desejam digitalizar com rapidez e precisão tarefas administrativas manuais e demoradas. Este AMP possibilita entregar rapidamente um modelo pronto para produção que é ajustado com dados organizacionais e contexto específico para cada caso de uso particular person.
Alguns possíveis casos de uso para este AMP incluem:
Transcrever texto digitado: Extraia rapidamente texto digital de documentos digitalizados, PDFs ou impressões, oferecendo suporte à digitalização eficiente de documentos.
Transcrever texto manuscrito: Converta notas manuscritas em texto legível por máquina. Isto é ideally suited para digitalizar notas pessoais, registros históricos e até documentos legais.
Transcrever Formulários: Extraia dados de formulários estruturados preservando a organização e o format, automatizando os processos de entrada de dados.
Controle de qualidade de documentos complexos: Faça perguntas específicas ao contexto sobre documentos, extraindo respostas relevantes até mesmo dos formulários e formatos mais complicados.
Transformação de dados: Transforme o conteúdo de imagens não estruturadas em formato JSON, facilitando a integração de dados baseados em imagens em bancos de dados e fluxos de trabalho estruturados.
Solicitações definidas pelo usuário: Para usuários avançados, esse AMP também oferece flexibilidade para criar prompts personalizados que atendem a nichos ou casos de uso altamente especializados que envolvem dados de imagem.
Comece hoje
Começar a usar este AMP é tão simples quanto clicar em um botão. Você pode iniciá-lo a partir do catálogo AMP em seu espaço de trabalho Cloudera AI (anteriormente Cloudera Machine Studying) ou iniciar um novo projeto com o URL do repositório. Para obter mais informações sobre os requisitos e instruções mais detalhadas sobre como começar, visite nosso guia no GitHub.