تقدم Fireworks AI ميزة مبتكرة تسمى "Document Inlining" مصممة لحل التحدي المتمثل في معالجة المستندات غير المنظمة بتنسيقات مختلفة. يمكن لهذه الوظيفة تحويل ملفات PDF ولقطات الشاشة والصور وما إلى ذلك إلى نص منظم يمكن فهمه بواسطة نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، وبالتالي تحسين كفاءة ودقة معالجة مستندات الذكاء الاصطناعي. جوهر "تضمين المستندات" هو نظام ذكاء اصطناعي مركب قوي يمكنه تحديد العناصر المختلفة في المستندات وتحليلها تلقائيًا، بما في ذلك النصوص والجداول والمخططات والعناصر المعقدة الأخرى، مما يبسط عملية فهم المستندات باستخدام الذكاء الاصطناعي. إنه سهل التشغيل ومتوافق مع OpenAI API، ما عليك سوى إضافة سطر من التعليمات البرمجية لاستخدامه، دون تكاليف تعليمية إضافية.
هل مازلت قلقًا بشأن معالجة المستندات غير المنظمة بتنسيقات مختلفة؟ أطلقت Fireworks AI مؤخرًا ميزة مبتكرة تسمى "Document Inlining"، والتي يمكنها تحويل المستندات غير المنظمة مثل ملفات PDF ولقطات الشاشة والصور وما إلى ذلك إلى لغات كبيرة ونص منظم يمكن فهمه بواسطة النموذج. (LLM) يوفر محتوى نصيًا قابلاً للاستخدام مباشرة لروبوتات الدردشة ونماذج الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة ودقة معالجة مستندات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.
يكمن جوهر "تضمين المستندات" في نظام الذكاء الاصطناعي المركب القوي، والذي يمكنه التعرف تلقائيًا على مجموعة متنوعة من المحتوى في المستندات وتحليلها، بما في ذلك العناصر المعقدة مثل النص والجداول والمخططات والتخطيطات المتداخلة، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بفهم هذه المستندات تمامًا مثل القراءة نص عادي .
هذه الأداة سهلة التشغيل للغاية ولا تتطلب أي إعداد معقد. والأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أنه متوافق مع OpenAI API. يحتاج المستخدمون فقط إلى إضافة سطر من التعليمات البرمجية إلى واجهة برمجة التطبيقات الحالية لاستخدام وظيفة Document Inlining في Fireworks دون تكاليف تعليمية إضافية.
تنعكس مزايا تضمين المستندات بشكل أساسي في الجوانب التالية:
إخراج عالي الجودة:
يمكن أن تتطابق جودة النص التي توفرها Document Inlineing مع مخرجات LLM التقليدية القائمة على النص أو حتى تتجاوزها، خاصة في مهام التفكير والتوليد. بالمقارنة مع نماذج اللغة المرئية (VLMs)، يمكن لـ LLM إنشاء نتائج أكثر دقة واحترافية بعد استخدام النص المحول لتضمين المستند. يوضح هذا أن النص المنظم أسهل في الفهم والاستخدام بواسطة LLM.
تنسيقات المستندات المتعددة المدعومة:
يدعم Document Inlineing بنجاح تنسيقات المستندات المتعددة بما في ذلك PDF والصور. على سبيل المثال، من خلال الاختبار، يمكن للأداة استخراج المعدل التراكمي للمرشح والمعلومات الأكاديمية الأخرى بدقة من مستندات PDF (مثل السيرة الذاتية). وتظهر النتائج أن التحليل واضح ودقيق، مما يثبت بشكل كامل قدراته القوية في تحليل المستندات.
قدرات تحليل المستندات المعقدة:
تتمتع ميزة "تضمين المستندات" بقدرات قوية ومعقدة لتحليل المستندات. من خلال الاختبار، تمكنت من تحليل المستندات المعقدة التي تحتوي على جداول ورسوم بيانية وفقرات متعددة من النص وتحويلها بنجاح إلى نص مفهوم بواسطة LLM. هذه أداة قوية للعمل مع المستندات المعقدة التي تحتوي على عناصر معلومات متعددة.
الموقع الرسمي: https://fireworks.ai/blog/document-inlining-launch#quality-evaluation
بشكل عام، توفر ميزة تضمين المستندات في Fireworks AI حلاً جديدًا لمعالجة المستندات غير المنظمة بكفاءة، مما يجعلها أداة مثالية لمعالجة المستندات المعقدة. تعمل هذه الأداة على تبسيط عملية التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والمستندات، مما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة لمختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي.