财报分析智能化:合合信息PDF文档解析技术助力大模型精准解读数据
然而,大模型在“理解力”和数据读取方面存在的问题,一直是制约其广泛应用的关键因素。为了解决这一问题,合合信息大模型“加速器”方案优化升级了PDF文档解析技术,将非结构化的PDF内容转换为结构化数据,从而显著提高大模型在图表类数据提取和版面理解方面的准确性,助力大模型实现从“泛读”到“精读”的能力跨越。合...
带你全面了解“数据资产”
结构化数据:可以通过数据库系统存储和管理的数据,如表格形式的销售记录和客户信息。非结构化数据:难以通过传统数据库系统存储和管理的数据,如文本文件、图像、视频等。3.按数据的发展阶段分类原始数据:未经处理的原始数据集合。粗加工后数据:经过初步处理的数据,如清洗和整理后的数据。精加工后数据:经过...
Unstructured.io:让企业非结构化数据 LLM-Ready
在dataingestion环节,需要将数据提取后分割成更小的逻辑单元(称为元素)、生成的元素级元数据,并转化成JSON等结构化格式。这一步的精细程度如何,直接决定了后续数据清理、数据分块、生成分块摘要以及embedding的效果,这是难点,也是Unstructured的优势所在。用传统的方式清理数据,需要编写大量的正则表达式,自定...
精加工给数据市场创造更多机遇 | 社会科学报
这些数据包括结构化数据和非结构化数据。结构化数据易于分类和分析,例如数据库中的表格数据。而非结构化数据则包括文本、图像、音频、视频等,难以通过传统的数据库管理系统进行处理。然而,随着大数据技术和人工智能的进步,非结构化数据的精加工(即从中提取有价值的信息)成为可能,并且能够为市场创造更多的机遇。比如,上海...
多模态技术,释放垂直AI软件潜力的关键
垂直应用中视觉的应用案例通常分为以下四类:数据提取、视觉检查、设计和视频分析。虽然数据提取是迄今为止视觉模型最成熟的用例,但我们在其他领域也看到了新的应用进展:1)从图片、PDF或其他非结构化文档的图像中提取数据:分析和处理当前的非结构化数据,AI可以减轻人类繁琐的数据输入任务程。例如,Raft针对货运代理行业...
结构化数据与非结构化数据:有什么区别?
结构化数据示例在现实世界中,结构化数据可用于以下用途:预订航班:航班和预订数据(例如日期、价格和目的地)整齐地存储在Excel电子表格格式中(www.e993.com)2024年10月23日。当您预订航班时,这些信息会存储在数据库中。客户关系管理(CRM):Salesforce等CRM软件通过分析工具运行结构化数据,为企业创建新的数据集以分析客户行为和偏好。...
揭秘!解锁非结构化数据的高效解析方法
得帆云iPaaS平台结构化数据解析能力不仅停留在自定义数据结构,它还具备智能识别与提取的能力。通过编排流程中的节点关系,平台能够自动计算组件的数据结构,在一定程度上简化了配置过程。此外,借助组件的测试功能,平台支持提取组件数据自动转换为结构。这种智能化的数据处理机制大大地提高了编排流的开发效率,还有效地降低了...
一文带你读懂向量数据库(上)
在实际应用中,向量数据库和关联数据库可以相互补充。例如,一个系统可能使用关系数据库来存储用户信息、商品信息等结构化数据,同时使用向量数据库来存储图像、文本等非结构化数据的特征向量,以便进行高效的相似性搜索和推荐。这种混合使用的方式可以充分利用两种数据库的优势,提高系统的整体性能和效率。
融合企业内部数据,赋能工业场景多模态智能决策
1、结构化数据已经实现一定程度上的数据智能(BI)。以可视化监造、TPM、MES、IoT系统、通用仪表大盘为典型代表。结构化数据通过数据智能或者商业智能在一定程度上实现了智能性表达。2、非结构化、半结构化数据的分析与决策还在非常早期阶段。非结构化数据的代表是以文件为主的传统知识库,包含设备部件参数、...
高校数据治理的趋势和挑战
当前,高校数据治理大多是针对校务数据的治理,这类数据以结构化数据为主,且已基本完成治理。结构化数据的治理,对于打通数据孤岛,促进数据共享交换,推动部门间工作协同,提高管理工作效率,提升服务水平,推进科学决策等起到了强有力的支撑。新形势下,一方面,要对现有的结构化数据进行深入治理,让数据从能用向好用转变,让...