

Docai
紹介 :
docaiは、人工知能技術を活用して非構造化文書から構造化データを抽出するモデルです。Answer.AIのByaldi、OpenAIのgpt-4o、Langchainの構造化出力技術を統合することにより、文書処理の効率と精度を大幅に向上させます。本モデルは、大量の文書データを処理し、そこから有用な情報を抽出する必要があるユーザー(弁護士、金融、医療などの専門家など)を主な対象としています。
ターゲットユーザー :
大量の文書から重要な情報を迅速に抽出する必要がある専門家(弁護士、会計士、医師など)が主な対象ユーザーです。これらのユーザーは通常、大量の文書の閲覧と情報整理に多くの時間を費やしていますが、docaiはこれらの作業の自動化を支援し、時間節約と業務効率の向上に貢献します。
使用シナリオ
法律分野:法律文書から重要な条項と証拠を抽出する。
金融分野:財務報告書から財務データとトレンド分析を抽出する。
医療分野:病歴報告書から患者情報と診断結果を抽出する。
製品特徴
Answer.AIのByaldi技術による情報抽出
OpenAIのgpt-4oモデルによる自然言語処理
Langchainの構造化出力技術の活用
PDFファイルからのデータ抽出に対応
開発者の利便性向上のためのPythonベースのスクリプトを提供
APIキー管理を容易にする環境変数設定に対応
使用チュートリアル
1. 環境変数OPENAI_API_KEYとHF_TOKENを設定します。
2. docaiリポジトリをローカルにクローンします。
3. README.mdの説明に従って必要な依存関係をインストールします。
4. インデックスの構築:スクリプトを実行し、'pdfs/'フォルダからインデックスを構築します。
5. 情報の抽出:extract.pyスクリプトを実行し、クエリとpydanticモデルを確認します。
6. 出力の確認:抽出された構造化情報を分析し、必要に応じてさらに処理します。
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