

Omniparse
紹介 :
OmniParseは、あらゆる非構造化データを構造化された操作可能なデータに変換できるデータ解析プラットフォームです。特に、汎用人工知能(GenAI)アプリケーションに最適です。ドキュメント、表、画像、ビデオ、オーディオファイル、ウェブページなど、様々なデータタイプに対応しており、クリーンで構造化されたデータを提供することで、RAG、ファインチューニングなどのAIアプリケーションの準備を整えます。
ターゲットユーザー :
OmniParseのターゲットユーザーは、データサイエンティスト、AI開発者、非構造化データを構造化データに変換して機械学習やその他の分析ツールで使用したいと考えているすべての人です。特に、大量の異なるフォーマットのデータを処理し、データ処理効率の向上を望む専門家に最適です。
使用シナリオ
学術論文のPDFを構造化されたテキストに変換し、内容分析を容易にする。
ソーシャルメディアビデオからキーフレームと字幕を抽出し、コンテンツのサマリーを作成する。
ウェブページをクロールし、動的なコンテンツを抽出して構造化されたレポートを生成する。
製品特徴
ドキュメント、画像、ビデオ、オーディオなど、約20種類のファイルタイプに対応
表抽出、画像抽出/アノテーション、音声/ビデオ文字起こし、ウェブスクレイピング機能を提供
完全なローカル化を実現し、外部API呼び出しは不要
T4 GPUに対応し、DockerとSkypilotを用いたデプロイが容易
Gradioによるインタラクティブなユーザーインターフェースを提供
Langchain、llamaindex、haystackとの統合を近日中に予定
使用チュートリアル
1. pipまたはDockerを使用してOmniParseをインストールします。
2. 必要に応じて、ドキュメント、マルチメディア、またはウェブ解析モデルを読み込みます。
3. ドキュメント解析、メディア解析、またはウェブサイト解析などのAPIエンドポイントを使用します。
4. POSTメソッドでリクエストを送信し、解析に必要なファイルまたはURLを含めます。
5. 構造化されたデータを受信し、アプリケーションのシナリオに応じてさらに処理します。
6. Gradioが提供するインタラクティブなインターフェースを使用して、より直感的な操作体験を実現します。
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