Unstract: революционное решение с открытым исходным кодом для извлечения и автоматизации данных PDF скачать в хорошем качестве

Unstract: революционное решение с открытым исходным кодом для извлечения и автоматизации данных PDF

Если вы когда-либо испытывали трудности с извлечение данных из PDF-файлов, счетов-фактур или отсканированных документов, Unstract — это платформа автоматизации документооборота с открытым исходным кодом на базе ИИ, которую вы так долго ждали. В этом видео я покажу вам, как Unstract помогает преобразовывать неструктурированные PDF-файлы в структурированные данные, готовые к использованию с LLM, идеально подходящие для конвейеров ИИ, ETL и автоматизации рабочих процессов. Unstract создан для разработчиков, аналитиков и энтузиастов ИИ. Unstract объединяет обработку документов без кода, оптическое распознавание символов (OCR) и извлечение на основе LLM в одной мощной платформе. Готовите ли вы данные для ChatGPT, систем RAG или приложений ИИ, этот инструмент упрощает задачу. Я также расскажу о полезных функциях, таких как LLM Whisperer для извлечения текста и возможность развертывания рабочих процессов в API. В целом, Unstract — ценный инструмент для организаций, стремящихся эффективно управлять большими объемами неструктурированных данных и обрабатывать их. 🔗 Попробуйте Unstract, изучите его репозиторий на GitHub и начните автоматизировать свои PDF-файлы уже сегодня! ▶ https://unstract.com/ ▶ https://docs.unstract.com/ ▶ https://github.com/Zipstack/unstract ▶ Попробуйте LLMWhisperer БЕСПЛАТНО: https://pg.llmwhisperer.unstract.com/ ▶ Спонсор на GitHub: https://github.com/sponsors/bhattbhav... ▶ Подпишитесь на этот канал, чтобы получить доступ к бонусам: https://bit.ly/BhaveshBhattJoin ▶ Подпишитесь на канал в Telegram, чтобы получать регулярные обновления: https://t.me/bhattbhavesh91 ▶ Если вам нравится моя работа, можете угостить меня кофе: https://bit.ly/BuyBhaveshCoffee *Я использую партнёрские ссылки на рекомендуемые мной товары. Это позволяет мне получать небольшую часть от цены, совершенно бесплатно. Я ценю эти доходы, они помогают мне развивать мой канал! ▶ Лучшая книга по Python: https://amzn.to/3qYThqu ▶ Лучшая книга по PyTorch и машинному обучению: https://amzn.to/3PyUkdy ▶ Лучшая книга по статистике: https://amzn.to/3vzvHEn ▶ Лучшая книга по BERT: https://amzn.to/3lpX0fz ▶ Лучшая книга по машинному обучению: https://amzn.to/2P6aZuT ▶ Лучшая книга по глубокому обучению: https://amzn.to/30UMTGl ▶ Лучшая вводная книга по MLOps: https://amzn.to/3AoPZmM Оборудование, которое я использую для записи видео: ▶ Первый ноутбук: https://amzn.to/3AqI8Fp ▶ Второй ноутбук: https://amzn.to/3KAiYsB ▶ Микрофон: https://amzn.to/3qUPxtz ▶ Камера: https://amzn.to/3rKQsM2 ▶ Мобильный телефон: https://amzn.to/3nRHP1f ▶ Кольцевая подсветка: https://amzn.to/33LedM5 ▶ RGB-подсветка: https://amzn.to/3KzLgmS ▶ Сумка, которую я использую: https://amzn.to/3AsM3RZ Если у вас есть вопросы по теме этого видео, не стесняйтесь задавать их в комментариях ниже, и я постараюсь ответить на них. Если вам понравились эти уроки и вы хотите поддержать их, то самый простой способ — просто поставить лайк под видео и поставить лайк. Также очень полезно поделиться этими видео с теми, кому они могут быть полезны. Пожалуйста, нажмите кнопку «ПОДПИСАТЬСЯ», чтобы получать уведомления о новых видео. Спасибо всем за просмотр. Вы можете найти меня в: ▶ Блог — https://bhattbhavesh91.github.io ▶ Twitter —   / _bhaveshbhatt   ▶ GitHub — https://github.com/bhattbhavesh91 ▶ Medium —   / bhattbhavesh91   ▶ About.me — https://about.me/bhattbhavesh91 ▶ Linktree — https://linktr.ee/bhattbhavesh91 ▶ Сообщество разработчиков — https://dev.to/bhattbhavesh91 ▶ Telegram — https://t.me/bhattbhavesh91 #ocr #llm #bestocr