CambioML
A CambioML é uma empresa de infraestrutura de aprendizado de máquina de código aberto que fornece ferramentas para recuperação de documentos e extração de dados precisos, privados e configuráveis usando LLMs.
https://www.cambioml.com/?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Nov 9, 2024
O que é CambioML
A CambioML, fundada em 2023 por Rachel Hu e com sede em San Jose, CA, é uma startup especializada em infraestrutura de aprendizado de máquina de código aberto. A empresa oferece ferramentas e bibliotecas como Uniflow e Pykoi que agilizam o processo de extração, transformação e análise de dados de fontes não estruturadas, como PDFs, HTML e formulários. A CambioML visa preencher a lacuna entre o desenvolvimento de ML e a produção, fornecendo uma interface unificada para cientistas de dados e profissionais lidarem de forma eficiente com projetos de aprendizado de máquina em grande escala.
Principais Recursos do CambioML
CambioML é uma empresa de infraestrutura de aprendizado de máquina de código aberto que fornece ferramentas para extrair, transformar e analisar dados de fontes não estruturadas, como PDFs, HTML e formulários. Oferece recuperação de documentos precisa, extração de dados e capacidades de transformação, com foco na preservação da privacidade e integração de LLM. Os produtos da CambioML incluem Uniflow para extração de dados e Pykoi para aprendizado ativo e comparação de modelos.
Extração Precisa de Documentos: Extrai dados de PDFs, HTML e formulários com alta precisão, incluindo insights ocultos de tabelas, gráficos e cabeçalhos.
Recuperação que Preserva a Privacidade: Permite a redação de informações confidenciais durante o processo de extração para manter a privacidade dos dados.
Integração de LLM: Fornece dados extraídos em formatos prontos para ajuste fino de LLM ou integração em banco de dados, com uma interface independente de LLM para comparação de modelos.
Interface Unificada de Desenvolvimento de ML: Oferece ferramentas como Pykoi para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina simplificados, incluindo coleta de dados, treinamento RLHF e comparação de modelos.
Opções de Implantação Flexíveis: Suporta implantação em vários ambientes, incluindo data centers locais, para maior controle e segurança.
Casos de Uso do CambioML
Gestão de Documentos Imobiliários: Extrair e gerenciar informações de grandes volumes de documentos de propriedade de forma eficiente, potencialmente lidando com até 500.000 páginas por edifício.
Análise de Dados Financeiros: Extrair insights de relatórios e documentos financeiros para gerentes de portfólio e analistas, garantindo recuperação e transformação de dados precisas.
Pesquisa e Desenvolvimento: Acelerar processos de P&D extraindo e transformando dados de artigos e relatórios científicos para análise e treinamento de modelos de forma eficiente.
Conformidade e Revisão Legal: Auxiliar na revisão e extração de informações relevantes de documentos legais, mantendo a confidencialidade por meio de recursos de redação.
Vantagens
Código aberto com desenvolvimento ativo e suporte da comunidade
Alta precisão na extração de dados, especialmente de documentos complexos
Forte foco em privacidade e segurança no manuseio de dados
Opções de implantação flexíveis, incluindo soluções locais
Desvantagens
Empresa relativamente nova (fundada em 2023) com potencialmente um histórico limitado
Pode exigir expertise técnica para utilizar plenamente todos os recursos e capacidades
Como Usar o CambioML
Instalar CambioML: Instale a biblioteca Python de código aberto CambioML, provavelmente usando pip: pip install cambioml
Importar e inicializar: Importe a biblioteca e inicialize o AnyParser com sua chave de API: from any_parser import AnyParser; op = AnyParser(sua_chave_api)
Prepare seu documento: Tenha seu arquivo PDF, HTML ou outro documento pronto para extração
Extrair conteúdo: Use o método extract para processar seu documento: content_result = op.extract(seu_caminho_arquivo)
Configurar saída: Especifique seu formato de saída desejado (JSON, CSV ou Markdown) e mapeamento de esquema
Revisar e usar dados extraídos: Examine o conteúdo extraído e use-o para seu propósito desejado (por exemplo, treinamento de LLM, entrada de banco de dados)
Redigir se necessário: Se estiver trabalhando com informações sensíveis, use os recursos de redação da CambioML para remover dados confidenciais durante a recuperação
Integrar com outras ferramentas: Use os dados extraídos com outras ferramentas da CambioML, como pykoi, para comparação de modelos ou ajuste fino de RLHF, se necessário
Perguntas Frequentes do CambioML
CambioML é uma empresa que se especializa em infraestrutura de aprendizado de máquina de código aberto, fornecendo ferramentas para extrair e reconstruir texto e dados de PDFs, HTMLs e formulários. Eles oferecem soluções para recuperação precisa de documentos e extração de dados usando LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala).
Postagens Oficiais
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Análises do Site CambioML
Tráfego e Classificações do CambioML
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Tendências de Tráfego: Jun 2024-Nov 2024
Insights dos Usuários do CambioML
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Duração Média da Visita
2.01
Páginas por Visita
37.51%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do CambioML
US: 56.32%
IN: 23.73%
ID: 10.78%
IT: 9.18%
Others: NAN%
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