Fatigué de gérer des documents non structurés de différents formats ? Fireworks AI lance une nouvelle fonctionnalité innovante appelée « Document Inlining » qui convertit les documents non structurés tels que les PDF, les captures d’écran et les images en texte structuré compréhensible par les grands modèles linguistiques (LLM). Cela fournit aux robots conversationnels et aux modèles d’IA un contenu textuel directement utilisable, améliorant considérablement l’efficacité et la précision du traitement des documents par l’IA.
Au cœur de Document Inlining se trouve un puissant système d’IA composite capable d’identifier et d’analyser automatiquement divers contenus dans les documents, notamment le texte, les tableaux, les graphiques et les mises en page imbriquées complexes. Cela permet à l’IA de comprendre ces fichiers comme elle le ferait avec un texte ordinaire.
Cet outil est extrêmement facile à utiliser et ne nécessite aucune configuration complexe. Plus surprenant encore, il est compatible avec l’API OpenAI. Il suffit d’ajouter une seule ligne de code à votre API existante pour utiliser la fonctionnalité Document Inlining dans Fireworks, sans aucun coût d’apprentissage supplémentaire.
Les principaux avantages de Document Inlining sont :
Haute qualité de sortie :
La qualité du texte fourni par Document Inlining est comparable, voire supérieure, à celle des sorties des LLM textuels traditionnels, en particulier pour les tâches d’inférence et de génération. Comparés aux modèles linguistiques visuels (VLMs), les LLM produisent des résultats plus précis et plus professionnels après avoir utilisé le texte converti par Document Inlining. Cela montre que le texte structuré est plus facile à comprendre et à utiliser par les LLM.
Prise en charge de plusieurs formats de documents :
Document Inlining prend en charge avec succès de nombreux formats de documents, notamment les PDF et les images. Par exemple, des tests ont montré que l’outil pouvait extraire avec précision des informations académiques telles que la moyenne pondérée (GPA) d’un CV PDF. Les résultats montrent une analyse claire et précise, démontrant ainsi ses puissantes capacités d’analyse de documents.
Capacité d’analyse de documents complexes :
Document Inlining possède de puissantes capacités d’analyse de documents complexes. Des tests ont montré qu’il pouvait analyser des documents complexes contenant des tableaux, des graphiques et plusieurs paragraphes de texte, et les convertir avec succès en texte compréhensible par les LLM. C’est un outil puissant pour traiter des documents complexes contenant de nombreux éléments d’information.
Site web : https://fireworks.ai/blog/document-inlining-launch#quality-evaluation