Unstract - 以LLM效率彻底改造数据提取

Unstract利用先进的大型语言模型来优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，以确保最佳准确性和可靠性。第一个LLM用于提取多种文档类型的数据，包括PDF、图像等，无需人工标注。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，确保最终输出的数据要么是正确的，要么对未经验证的数据为零。

该平台支持各种文档格式，从银行对账单到保险单，轻松适应布局和内容的变化。Unstract的单次提取功能在单个整合提示中有效处理所有字段提取，降低运营成本并减少标记使用。此外，摘要提取功能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，提高准确性。其开源特性和灵活性允许根据具体业务需求定制LLM、向量数据库和文本提取模型。Unstract还确保遵守数据安全规定，为数据处理提供安全和私密的环境。

要高效使用Unstract，首先选择您要处理的文档。将这些文档上传到平台，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：**根据文档类型选择合适模式，例如高质量或低成本。
3. **启动提取：**允许Unstract使用其先进的LLM功能处理并提取所需数据。
4. **验证和导出：**查看提取的数据以确认准确性，并以所需格式导出数据。

此简化流程确保您的文档处理尽可能高效和准确，充分利用前沿人工智能技术的优势。

总之，Unstract为从非结构化数据源中提取结构化数据提供了强大而高效的解决方案。其利用大型语言模型不仅自动化了提取过程，还确保高准确性和可靠性。通过自定义和灵活的选项，Unstract能够满足各行业的不同需求，特别是在金融和保险领域。通过减少手动工作量，提高处理速度，Unstract为现代企业提供了优化数据工作流的宝贵工具。今天就体验Unstract，转变您的文档处理能力。