Unstract - 以大语言模型效率革新数据提取

Unstract利用先进的大型语言模型来简化从非结构化文档中提取结构化数据的过程。其核心是Unstract采用双重LLM方法，确保最佳的准确性和可靠性。第一个LLM从多种文档类型中提取数据，包括PDF、图像等，无需手动标注。第二个LLM作为验证者，对提取的数据进行交叉检查，消除错误和虚假情况，确保最终输出的数据或为正确，或对于未验证数据为无效。

该平台支持多种文档格式，从银行对账单到保险表单，轻松适应布局和内容的变化。Unstract的SinglePass Extraction通过一个整合的提示高效地处理所有字段提取提示，减少操作成本，最小化令牌使用。此外，Summarized Extraction功能创建紧凑的文档版本，进一步提高处理速度和效率。

在保险和金融行业，Unstract能够自动化索赔处理、承保和KYC文档，减少周转时间，提高准确性。其开源特性和灵活性允许对LLM、向量数据库和文本提取模型进行定制，以满足特定的业务需求。Unstract还确保符合数据安全法规，为数据处理提供安全可靠的环境。

要高效地使用Unstract，首先选择您希望处理的文档。将这些文件上传到平台，Unstract的LLM将开始数据提取过程。

1. 上传文档： 选择并上传您的非结构化数据文件。
2. 选择处理模式： 根据文档类型选择适合的模式，比如高质量或低成本。
3. 启动提取： 允许Unstract使用其先进的LLM能力处理并提取所需数据。
4. 验证和导出： 检查提取数据的准确性，并根据需要导出到您希望的格式。

这一简化过程确保您处理文档的效率与准确性，利用前沿的AI技术。

总之，Unstract为从非结构化来源提取结构化数据提供了强大而高效的解决方案。它利用大型语言模型自动化提取过程，同时确保高准确性和可靠性。拥有定制和灵活性选项，Unstract能够满足各种行业需求，特别是在金融和保险行业。通过减少手动工作量和提高处理速度，Unstract为寻求优化数据工作流的现代企业提供了有价值的工具。现在就探索Unstract，转变您的文档处理能力。