Unstract - 以LLM效率彻底改变数据提取

Unstract利用先进的大型语言模型（LLM）简化从非结构化文档中提取结构化数据的过程。它的核心是采用双重LLM方法以实现最佳的准确性和可靠性。第一个LLM从多种文档类型（包括PDF、图像等）中提取数据，无需手动注释。第二个LLM作为验证器，对提取的数据进行交叉检查，以消除错误和幻觉，确保最终输出是正确的，或者对于未经验证的数据为空。

该平台支持多样的文档格式，从银行对账单到保险表格，轻松适应布局和内容的变化。Unstract的SinglePass提取高效地在一个整合的提示中处理所有字段提取，减少通过最小化标记的使用来降低操作成本。此外，摘要提取特性创建紧凑版文档，进一步提升处理速度和效率。

对于保险和金融行业，Unstract能自动化索赔处理、承保和KYC文档，缩短周转时间，提高准确性。其开源特性和灵活性使其能够根据特定的业务需求定制LLM、向量数据库和文本提取模型。Unstract还确保遵守数据安全法规，为数据处理提供安全和私密的环境。

为了高效利用Unstract，首先选择要处理的文档并上传到平台，Unstract的LLM将开始提取过程。

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： 根据您的文档类型（如高质量或低成本）选择适当的模式。
3. 启动提取： 允许Unstract使用其先进的LLM功能进行处理和提取所需数据。
4. 审核与导出： 审查提取的数据以确保准确，然后以您想要的格式导出。

这个简化的过程确保了您的文档处理尽可能高效和准确，充分利用尖端人工智能技术的力量。

总之，Unstract提供了一个强大、高效的解决方案，用于从非结构化源提取结构化数据。其采用的大型语言模型不仅自动化了提取流程，还确保了高准确性和可靠性。Unstract具备定制和灵活选项，能够应对社会和企业的多样化需求，尤其是在金融和保险领域。通过降低手动工作量和提高处理速度，Unstract为希望优化数据工作流程的现代企业提供了一种重要工具。今天就来探索Unstract，改造您的文档处理能力。