Las organizaciones empresariales recopilan volúmenes masivos de datos no estructurados, como imágenes, texto escrito a mano, documentos y más. También siguen capturando gran parte de estos datos mediante procesos manuales. La forma de aprovechar esto para obtener información empresarial es digitalizar esos datos. Uno de los mayores desafíos a la hora de digitalizar el resultado de estos procesos manuales es transformar estos datos no estructurados en algo que realmente pueda ofrecer información procesable.
La Inteligencia Synthetic es la nueva herramienta de minería para extraer oro del conocimiento empresarial de los activos de datos no estructurados más complejos y abstractos. Para ayudar a crear rápida y eficientemente estas nuevas aplicaciones de IA para extraer datos no estructurados, Cloudera se complace en presentar una nueva incorporación a nuestro Acelerador para proyectos de aprendizaje automático (AMP), iniciadores rápidos de IA fáciles de usar, basados en Anthropic Claude, un gran Modelo de lenguaje (LLM) que soporta la extracción y manipulación de información a partir de imágenes. Claude 3 va más allá del tradicional reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con capacidades de razonamiento avanzadas que permiten a los usuarios especificar exactamente qué información necesitan de una imagen, ya sea convertir notas escritas a mano en texto o extraer datos de formularios densos y complicados.
A diferencia de otros sistemas OCR, que a menudo pueden perder contexto o requerir múltiples pasos para limpiar los datos, Claude 3 permite a los clientes realizar tareas complejas de comprensión de documentos directamente. El resultado es una poderosa herramienta para empresas que necesitan digitalizar, analizar y extraer rápidamente datos utilizables por máquinas a partir de entradas visuales no estructuradas.
Buscar y recuperar información a partir de datos no estructurados es elementary para las empresas que desean digitalizar de forma rápida y precisa tareas administrativas manuales que consumen mucho tiempo. Este AMP permite entregar rápidamente un modelo listo para producción que está ajustado con datos organizacionales y contexto específicos para cada caso de uso particular person.
Algunos posibles casos de uso para este AMP incluyen:
Transcripción de texto mecanografiado: Extraiga rápidamente texto digital de documentos escaneados, archivos PDF o impresiones, lo que permite una digitalización eficiente de documentos.
Transcripción de texto escrito a mano: Convierta notas escritas a mano en texto legible por máquina. Esto es supreme para digitalizar notas personales, registros históricos e incluso documentos legales.
Formularios de transcripción: Extraiga datos de formularios estructurados preservando la organización y el diseño, automatizando los procesos de entrada de datos.
Management de calidad de documentos complejos: Haga preguntas específicas del contexto sobre los documentos, extrayendo respuestas relevantes incluso de los formularios y formatos más complicados.
Transformación de datos: Transforme el contenido de imágenes no estructuradas al formato JSON, facilitando la integración de datos basados en imágenes en bases de datos y flujos de trabajo estructurados.
Mensajes definidos por el usuario: Para usuarios avanzados, este AMP también brinda la flexibilidad de crear mensajes personalizados que se adaptan a casos de uso especializados o altamente especializados que involucran datos de imágenes.
Comience hoy
Comenzar con este AMP es tan easy como hacer clic en un botón. Puede iniciarlo desde el catálogo de AMP dentro de su espacio de trabajo de Cloudera AI (anteriormente Cloudera Machine Studying) o iniciar un nuevo proyecto con la URL del repositorio. Para obtener más información sobre los requisitos e instrucciones más detalladas sobre cómo comenzar, visita nuestra guía en GitHub.
