CambioML Özellikler
CambioML, LLM'leri kullanarak doğru, özel ve yapılandırılabilir belge alma ve veri çıkarımı için araçlar sağlayan bir açık kaynak makine öğrenimi altyapısı şirketidir.
Daha Fazla GösterCambioML Temel Özellikleri
CambioML, PDF'ler, HTML ve formlar gibi yapılandırılmamış kaynaklardan veri çıkarma, dönüştürme ve analiz etme araçları sağlayan açık kaynaklı bir makine öğrenimi altyapı şirketidir. Gizlilik koruma ve LLM entegrasyonuna odaklanarak, doğru belge alma, veri çıkarma ve dönüştürme yetenekleri sunar. CambioML'in ürünleri, veri çıkarımı için Uniflow ve aktif öğrenme ile model karşılaştırması için Pykoi'yi içerir.
Doğru Belge Çıkarma: Tablolar, grafikler ve başlıklardan gizli içgörüler de dahil olmak üzere, PDF'lerden, HTML'den ve formlardan yüksek doğrulukla veri çıkarır.
Gizlilik Koruyucu Alma: Veri gizliliğini korumak için çıkarım sürecinde gizli bilgilerin redaksiyonuna izin verir.
LLM Entegrasyonu: Çıkarılan verileri LLM ince ayarına veya veritabanı entegrasyonuna hazır formatlarda sağlar, model karşılaştırması için LLM bağımsız bir arayüz ile.
Birleşik ML Geliştirme Arayüzü: Veri toplama, RLHF eğitimi ve model karşılaştırması dahil olmak üzere, akıcı makine öğrenimi iş akışları için Pykoi gibi araçlar sunar.
Esnek Dağıtım Seçenekleri: Yerel veri merkezleri dahil olmak üzere çeşitli ortamlarda dağıtımı destekler, kontrol ve güvenliği artırır.
CambioML Kullanım Alanları
Gayrimenkul Belge Yönetimi: Bina başına potansiyel olarak 500.000 sayfaya kadar olan büyük hacimli mülk belgelerinden bilgileri verimli bir şekilde çıkarın ve yönetin.
Finansal Veri Analizi: Portföy yöneticileri ve analistler için finansal raporlardan ve belgelerden içgörüler çıkarın, doğru veri alma ve dönüştürme sağladığınızdan emin olun.
Araştırma ve Geliştirme: Bilimsel makalelerden ve raporlardan veri çıkararak ve dönüştürerek R&D süreçlerini hızlandırın, analiz ve model eğitimi için.
Uyum ve Hukuki İnceleme: Hukuki belgelerden ilgili bilgileri gözden geçirmeye ve çıkarmaya yardımcı olun, gizliliği korumak için redaksiyon özellikleri kullanarak.
Artıları
Aktif geliştirme ve topluluk desteği ile açık kaynak
Özellikle karmaşık belgelerden veri çıkarımında yüksek doğruluk
Veri işleme konusunda gizlilik ve güvenliğe güçlü bir odak
Yerinde çözümler de dahil olmak üzere esnek dağıtım seçenekleri
Eksileri
Potansiyel olarak sınırlı bir geçmişe sahip, nispeten yeni bir şirket (2023'te kuruldu)
Tüm özellikleri ve yetenekleri tam olarak kullanmak için teknik uzmanlık gerektirebilir
Daha Fazla Göster