Fireworks AI 推出了名為「Document Inlining」的創新功能，旨在解決處理各種格式非結構化文件的難題。此功能能夠將PDF、截圖、圖像等轉化為大語言模型（LLM）可理解的結構化文本，從而提升AI處理文件的效率和準確性。 Document Inlining的核心是一個強大的複合AI系統，能夠自動識別和解析文件中的各種元素，包括文字、表格、圖表等複雜元素，簡化了AI對文件的理解過程。其操作簡單，相容於OpenAI API，只需添加一行程式碼即可使用，無需額外學習成本。
還在為處理各種格式的非結構化文件而煩惱嗎?Fireworks AI近日推出了一項名為“Document Inlining”的創新功能，它能將PDF、截圖、圖像等非結構化文檔轉化為大語言模型（LLM）可理解的結構化文本，為聊天機器人和AI模型提供可直接使用的文字內容，大幅提升了AI處理文件的效率和準確性。
Document Inlining的核心在於其強大的複合AI系統，它能自動識別和解析文件中的多種內容，包括文字、表格、圖表以及嵌套佈局等複雜元素，讓AI能夠像閱讀普通文字一樣理解這些文件。
這款工具的操作非常簡單，無需複雜的設定。更令人驚訝的是，它相容於OpenAI API，用戶只需在現有的API中添加一行程式碼，即可在Fireworks中使用Document Inlining功能，無需額外學習成本。
Document Inlining的優勢主要體現在以下幾個方面:
高品質輸出:
Document Inlining提供的文本品質能夠匹敵甚至超越傳統的文本型LLM輸出，尤其是在推理和生成任務中表現優異。相較於視覺語言模型（VLMs），LLM在使用了Document Inlining轉換後的文字後，能夠產生更準確、更專業的結果。這表明，經過結構化處理後的文字更易於LLM理解和利用。
多種文件格式支援:
Document Inlining成功支援包括PDF、圖片在內的多種文件格式。例如，透過測試，該工具能夠從PDF文件（如簡歷）中準確提取出候選人的GPA等學術信息，結果顯示解析清晰、準確，充分證明了其強大的文檔解析能力。
複雜文件解析能力:
Document Inlining具備強大的複雜文件解析能力。透過測試，它能夠解析含有表格、圖表和多段文字的複雜文檔，並將其成功轉換為LLM可理解的文字。這對於處理包含多種資訊元素的複雜文件來說，無疑是一項強大的工具。
官網：https://fireworks.ai/blog/document-inlining-launch#quality-evaluation
總而言之，Fireworks AI的Document Inlining功能為高效處理非結構化文件提供了全新的解決方案，其高品質輸出、多格式支援和強大的解析能力使其成為處理複雜文件的理想工具。 此工具簡化了AI與文件互動的過程，為各種AI應用帶來了顯著的效率提升。