

Knowledge Table
紹介 :
Knowledge Tableは、非構造化文書から構造化データを抽出?調査するプロセスを簡素化することを目的としたオープンソースツールキットです。自然言語クエリインターフェースを通じて、表やグラフなどの構造化された知識表現を作成できます。このツールキットは、カスタマイズ可能な抽出ルール、微調整可能なフォーマットオプション、UIで表示されるデータのトレーサビリティを備えており、様々なユースケースに対応します。ビジネスユーザーには使い慣れたスプレッドシートインターフェースを提供すると同時に、開発者には柔軟で高度に構成可能なバックエンドを提供することで、既存のRAGワークフローとのシームレスな統合を保証します。
ターゲットユーザー :
大量の非構造化文書から有用な情報を抽出し、分析や意思決定に使用できる構造化データに変換する必要がある開発者、データサイエンティスト、ビジネスアナリストが対象ユーザーです。Knowledge Tableは、直感的なインターフェースと強力なバックエンドサポートを提供することで、このプロセスをシンプルかつ迅速にします。
使用シナリオ
契約管理:契約書から当事者名、発効日、更新日などの重要な情報を抽出する。
財務報告:年次報告書や損益計算書から財務データを抽出する。
調査データ抽出:一連の調査報告書に対して重要な質問を提示し、情報を抽出する。
メタデータ生成:対象となる質問を実行することで、文書とファイルに関する情報を生成し、ファイルを分類およびタグ付けする。
製品特徴
自然言語クエリを使用して、非構造化文書から構造化データを抽出する。
表やグラフなどの構造化された知識表現を作成する。
データ品質を確保するための抽出ルールをカスタマイズする。
抽出データの出力形式を制御する。
メタデータまたは抽出データに基づいて文書をフィルタリングする。
抽出データをCSVまたはグラフのトリプルとしてエクスポートする。
前の列のデータを参照して、連鎖抽出を行う。
Unstructured APIを統合して、文書処理機能を強化する。
使用チュートリアル
1. Knowledge TableのGitHubページにアクセスし、コードリポジトリをクローンします。
2. DockerとDocker Composeなど、必要な依存関係をインストールします。
3. 必要に応じて、Dockerコンテナまたはローカル環境を実行します。
4. OpenAI APIキーなどの環境変数を設定します。
5. 抽出ルールとフォーマットオプションを定義します。
6. 非構造化文書をアップロードし、データ抽出を指示するクエリを作成します。
7. クエリとルールに基づいてデータを処理し、構造化された出力を取得します。
8. 必要に応じて、クエリやルール設定を調整して、抽出結果を最適化します。
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