Проблема неструктурированных данных, которую никто не решал (до настоящего времени). скачать в хорошем качестве

Проблема неструктурированных данных, которую никто не решал (до настоящего времени).

Подкаст Context Window возвращается в сезоне 2026 года! Эд Ануфф и Анант Джингран начинают первый подкаст нового года с темы, которая незаметно препятствует большинству историй успеха в области ИИ: неструктурированные данные. Не модели. Не агенты. К нам присоединился Питер Стаар, ведущий научный сотрудник IBM по ИИ для знаний, чтобы поговорить о: 👉 Docling, Langflow и о том, что на самом деле нужно, чтобы сделать неструктурированные данные пригодными для использования в ИИ. Если вы когда-либо создавали конвейер RAG, который выглядел правильно, но вел себя… неадекватно, предполагали, что OCR + сегментация = «достаточно хорошо», или задавались вопросом, почему пилотные проекты ИИ застревают после демонстрационной фазы: этот подкаст для вас! Что мы обсуждаем: 👉 Почему неструктурированные данные — это не второстепенный вопрос, а проблема 👉 Что большинство команд упускают из виду, когда рассматривают документы как «просто текст» 👉 Как Docling меняет процесс загрузки данных, сохраняя структуру (макет, иерархию, семантику) 👉 Как Langflow вписывается в реальные, визуальные рабочие процессы загрузки данных в агенты 👉 Почему качество загрузки данных теперь определяет рентабельность инвестиций в ИИ Питер также рассказывает, почему 2026 год станет годом приложений, построенных на Docling.