Unstract - 通过 LLM 效率彻底改变数据提取

Unstract 通过高级大型语言模型简化从非结构化文档中提取结构化数据的过程。Unstract 的核心采用双重 LLM 方法，确保最佳的准确性和可靠性。第一个 LLM 从各种文档类型（包括 PDF、图像等）中提取数据，无需手动标注。第二个 LLM 作为验证器，交叉检查提取的数据，以消除错误和幻觉，确保最终输出是正确的或对未经验证的数据为零。

该平台支持多样化的文档格式，从银行对账单到保险表单，能够轻松适应布局和内容的变化。Unstract 的 SinglePass Extraction 高效处理所有字段提取提示，在一个整合提示中完成，减少操作成本并最小化令牌使用。此外，Summarized Extraction 功能创建紧凑的文档版本，进一步提升处理速度和效率。

对于保险和金融行业，Unstract 自动化索赔处理、承保和 KYC 文档，缩短周转时间并提高准确性。它的开源特性和灵活性允许定制 LLM、向量数据库以及特定业务需求的文本提取模型。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，请首先选择您希望处理的文档。将其上传到平台，Unstract 的 LLM 将开始提取过程。

1. **上传文档：**选择并上传非结构化数据文件。
2. **选择处理模式：**根据文档类型选择合适的模式，例如高质量或低成本。
3. **启动提取：**让 Unstract 利用其先进的 LLM 功能处理和提取所需的数据。
4. **审核和导出：**检查提取的数据是否准确，并以您希望的格式导出。

这个精简的过程确保了您的文档处理尽可能高效和准确，利用了先进 AI 技术的力量。

总之，Unstract 提供了一种强大且高效的解决方案，从非结构化源中提取结构化数据。其使用大型语言模型不仅自动化了提取过程，还确保了高准确性和可靠性。具有定制和灵活性的选项，Unstract 能够满足各行业的多样需求，特别是在金融和保险领域。通过减少人工工作负担、提高处理速度，Unstract 为现代企业提供了优化其数据工作流的宝贵工具。今天就探索 Unstract ，提升您的文档处理能力。