Unstract: революционное решение с открытым исходным кодом для извлечения и автоматизации данных PDF

Если вы когда-либо испытывали трудности с извлечение данных из PDF-файлов, счетов-фактур или отсканированных документов, Unstract — это платформа автоматизации документооборота с открытым исходным кодом на базе ИИ, которую вы так долго ждали. В этом видео я покажу вам, как Unstract помогает преобразовывать неструктурированные PDF-файлы в структурированные данные, готовые к использованию с LLM, идеально подходящие для конвейеров ИИ, ETL и автоматизации рабочих процессов. Unstract создан для разработчиков, аналитиков и энтузиастов ИИ. Unstract объединяет обработку документов без кода, оптическое распознавание символов (OCR) и извлечение на основе LLM в одной мощной платформе. Готовите ли вы данные для ChatGPT, систем RAG или приложений ИИ, этот инструмент упрощает задачу. Я также расскажу о полезных функциях, таких как LLM Whisperer для извлечения текста и возможность развертывания рабочих процессов в API. В целом, Unstract — ценный инструмент для организаций, стремящихся эффективно управлять большими объемами неструктурированных данных и обрабатывать их.

🔗 Попробуйте Unstract, изучите его репозиторий на GitHub и начните автоматизировать свои PDF-файлы уже сегодня! ▶ https://unstract.com/
▶ https://docs.unstract.com/
▶ https://github.com/Zipstack/unstract
▶ Попробуйте LLMWhisperer БЕСПЛАТНО: https://pg.llmwhisperer.unstract.com/

▶ Спонсор на GitHub: https://github.com/sponsors/bhattbhav...
▶ Подпишитесь на этот канал, чтобы получить доступ к бонусам: https://bit.ly/BhaveshBhattJoin
▶ Подпишитесь на канал в Telegram, чтобы получать регулярные обновления: https://t.me/bhattbhavesh91
▶ Если вам нравится моя работа, можете угостить меня кофе: https://bit.ly/BuyBhaveshCoffee

*Я использую партнёрские ссылки на рекомендуемые мной товары. Это позволяет мне получать небольшую часть от цены, совершенно бесплатно. Я ценю эти доходы, они помогают мне развивать мой канал!

▶ Лучшая книга по Python: https://amzn.to/3qYThqu
▶ Лучшая книга по PyTorch и машинному обучению: https://amzn.to/3PyUkdy
▶ Лучшая книга по статистике: https://amzn.to/3vzvHEn
▶ Лучшая книга по BERT: https://amzn.to/3lpX0fz
▶ Лучшая книга по машинному обучению: https://amzn.to/2P6aZuT
▶ Лучшая книга по глубокому обучению: https://amzn.to/30UMTGl
▶ Лучшая вводная книга по MLOps: https://amzn.to/3AoPZmM

Оборудование, которое я использую для записи видео:
▶ Первый ноутбук: https://amzn.to/3AqI8Fp
▶ Второй ноутбук: https://amzn.to/3KAiYsB
▶ Микрофон: https://amzn.to/3qUPxtz
▶ Камера: https://amzn.to/3rKQsM2
▶ Мобильный телефон: https://amzn.to/3nRHP1f
▶ Кольцевая подсветка: https://amzn.to/33LedM5
▶ RGB-подсветка: https://amzn.to/3KzLgmS
▶ Сумка, которую я использую: https://amzn.to/3AsM3RZ

Если у вас есть вопросы по теме этого видео, не стесняйтесь задавать их в комментариях ниже, и я постараюсь ответить на них.

Если вам понравились эти уроки и вы хотите поддержать их, то самый простой способ — просто поставить лайк под видео и поставить лайк. Также очень полезно поделиться этими видео с теми, кому они могут быть полезны.

Пожалуйста, нажмите кнопку «ПОДПИСАТЬСЯ», чтобы получать уведомления о новых видео. Спасибо всем за просмотр.

Вы можете найти меня в:
▶ Блог — https://bhattbhavesh91.github.io
▶ Twitter —   / _bhaveshbhatt  
▶ GitHub — https://github.com/bhattbhavesh91
▶ Medium —   / bhattbhavesh91  
▶ About.me — https://about.me/bhattbhavesh91
▶ Linktree — https://linktr.ee/bhattbhavesh91
▶ Сообщество разработчиков — https://dev.to/bhattbhavesh91
▶ Telegram — https://t.me/bhattbhavesh91

#ocr #llm #bestocr