Fireworks AI นำเสนอฟีเจอร์นวัตกรรมที่เรียกว่า "Document Inlining" ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายในการประมวลผลเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างในรูปแบบต่างๆ ฟังก์ชันนี้สามารถแปลง PDF ภาพหน้าจอ รูปภาพ ฯลฯ ให้เป็นข้อความที่มีโครงสร้างซึ่งสามารถเข้าใจได้ด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการประมวลผลเอกสาร AI แกนหลักของ Document Inlining คือระบบ AI แบบคอมโพสิตที่ทรงพลัง ซึ่งสามารถระบุและแยกวิเคราะห์องค์ประกอบต่างๆ ในเอกสารได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงข้อความ ตาราง แผนภูมิ และองค์ประกอบที่ซับซ้อนอื่นๆ ซึ่งช่วยให้กระบวนการทำความเข้าใจ AI ของเอกสารง่ายขึ้น ใช้งานง่ายและเข้ากันได้กับ OpenAI API คุณเพียงแค่ต้องเพิ่มบรรทัดโค้ดเพื่อใช้งานโดยไม่มีค่าใช้จ่ายในการเรียนรู้เพิ่มเติม
คุณยังคงกังวลเกี่ยวกับการประมวลผลเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างในรูปแบบต่างๆ หรือไม่ เมื่อเร็วๆ นี้ Fireworks AI ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่เรียกว่า "Document Inlining" ซึ่งสามารถแปลงเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น PDF ภาพหน้าจอ รูปภาพ ฯลฯ ให้เป็นภาษาขนาดใหญ่ ข้อความที่มีโครงสร้างที่โมเดลเข้าใจได้ (LLM) นำเสนอเนื้อหาข้อความที่ใช้งานได้โดยตรงสำหรับแชทบอทและโมเดล AI ซึ่งปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการประมวลผลเอกสาร AI อย่างมาก
แกนหลักของ Document Inlining อยู่ที่ระบบ AI แบบคอมโพสิตอันทรงพลัง ซึ่งสามารถระบุและแยกวิเคราะห์เนื้อหาที่หลากหลายในเอกสารได้โดยอัตโนมัติ รวมถึงองค์ประกอบที่ซับซ้อน เช่น ข้อความ ตาราง แผนภูมิ และเค้าโครงที่ซ้อนกัน ช่วยให้ AI เข้าใจเอกสารเหล่านี้ได้เหมือนกับการอ่าน ข้อความธรรมดา
เครื่องมือนี้ใช้งานง่ายมากและไม่จำเป็นต้องตั้งค่าที่ซับซ้อน สิ่งที่น่าแปลกใจยิ่งกว่านั้นคือสามารถทำงานร่วมกับ OpenAI API ได้ ผู้ใช้เพียงแค่ต้องเพิ่มบรรทัดโค้ดลงใน API ที่มีอยู่เพื่อใช้ฟังก์ชัน Document Inlining ใน Fireworks โดยไม่มีค่าใช้จ่ายในการเรียนรู้เพิ่มเติม
ข้อดีของ Document Inlining ส่วนใหญ่จะสะท้อนให้เห็นในด้านต่อไปนี้:
ผลผลิตคุณภาพสูง:
คุณภาพของข้อความที่ได้รับจาก Document Inlining สามารถจับคู่หรือเกินกว่าเอาต์พุต LLM ที่ใช้ข้อความแบบเดิมได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานการให้เหตุผลและการสร้าง เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลภาษาภาพ (VLM) LLM สามารถสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำและเป็นมืออาชีพมากขึ้นหลังจากใช้ข้อความที่แปลงใน Document Inlining นี่แสดงให้เห็นว่าข้อความที่มีโครงสร้างง่ายต่อการเข้าใจและใช้งานโดย LLM
รองรับเอกสารหลายรูปแบบ:
Document Inlining รองรับรูปแบบเอกสารหลายรูปแบบได้สำเร็จ รวมถึง PDF และรูปภาพ ตัวอย่างเช่น ผ่านการทดสอบ เครื่องมือนี้สามารถดึงเกรดเฉลี่ยของผู้สมัครและข้อมูลทางวิชาการอื่นๆ จากเอกสาร PDF (เช่น ประวัติย่อ) ได้อย่างแม่นยำ ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์มีความชัดเจนและแม่นยำ ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นถึงความสามารถในการแยกวิเคราะห์เอกสารที่มีประสิทธิภาพอย่างเต็มที่
ความสามารถในการแยกวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อน:
Document Inlining มีความสามารถในการแยกวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพ ผ่านการทดสอบ ทำให้สามารถแยกวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อนซึ่งประกอบด้วยตาราง แผนภูมิ และข้อความหลายย่อหน้า และแปลงเป็นข้อความที่ LLM เข้าใจได้สำเร็จ นี่เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการทำงานกับเอกสารที่ซับซ้อนซึ่งมีองค์ประกอบข้อมูลหลายอย่าง
เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ: https://fireworks.ai/blog/document-inlining-launch#quality-evalue
โดยรวมแล้ว คุณสมบัติ Document Inlining ของ Fireworks AI มอบโซลูชันใหม่สำหรับการประมวลผลเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพ เอาต์พุตคุณภาพสูง การรองรับหลายรูปแบบ และความสามารถในการแยกวิเคราะห์ที่ทรงพลัง ทำให้เป็นเครื่องมือในอุดมคติสำหรับการประมวลผลเอกสารที่ซับซ้อน เครื่องมือนี้ช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการโต้ตอบระหว่าง AI และเอกสาร ซึ่งนำมาซึ่งการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญให้กับแอปพลิเคชัน AI ต่างๆ