ИБМ открывает исходный код Docling: инструмент ИИ для точного преобразования PDF-документов и поддержания их структурной целостности при сложных макетах.

 IBM Research Open-Sources Docling: An AI Tool for High-Precision PDF Document Conversion and Structural Integrity Maintenance Across Complex Layouts

“`html

Преобразование документов PDF в машинно-обрабатываемые форматы

Преобразование документов, особенно из PDF в машинно-обрабатываемые форматы, долгое время представляло существенные трудности из-за разнообразия и часто сложной структуры файлов PDF. Эти документы, широко используемые в различных отраслях, часто нуждаются в большей стандартизации, что приводит к потере структурных особенностей при оптимизации для печати. Эта потеря структуры усложняет процесс извлечения информации, так как важные элементы, такие как таблицы, рисунки и порядок чтения, могут быть неправильно интерпретированы или полностью потеряны. Поскольку бизнес и исследователи все более полагаются на цифровые документы, становится критически важной необходимость в эффективных и точных инструментах конвертации.

Проблема и решение

Проблема заключается в разработке инструментов, способных обрабатывать эти задачи с необходимой точностью для современных приложений, особенно при работе с коллекциями документов большого объема.

Текущие инструменты для конвертации PDF

Многие существующие решения ограничиваются зависимостью от собственных алгоритмов и ограничительных лицензий, что затрудняет их адаптацию и широкое использование. Даже популярные методы сталкиваются с проблемами, такими как точное распознавание таблиц и анализ макета, критически важные компоненты высококачественной конвертации документов.

Решение от IBM Research

Группа AI4K в IBM Research представила Docling, пакет с открытым исходным кодом, разработанный специально для конвертации документов PDF. Docling отличается использованием специализированных моделей искусственного интеллекта для анализа макета и распознавания структуры таблиц. Эти модели, включая DocLayNet и TableFormer, обучены на обширных наборах данных и способны обрабатывать множество типов и форматов документов. Docling эффективен, работает на стандартном оборудовании и гибок, предлагая конфигурации для пакетной обработки и интерактивного использования.

Функциональность Docling

Основу функциональности Docling составляет его обрабатывающий конвейер, который работает через серию линейных шагов для обеспечения точной конвертации документов. Результаты этих анализов затем агрегируются и подвергаются постобработке для улучшения метаданных, определения языка документа и коррекции порядка чтения. Этот комплексный подход гарантирует, что конвертированный документ сохраняет свою первоначальную целостность, будь то в формате JSON или Markdown.

Производительность Docling

Тесты, проведенные на наборе данных из 225 страниц, показали, что Docling может обрабатывать документы с временем задержки менее секунды на страницу на одном процессоре. Эти результаты подчеркивают способность Docling обеспечивать быструю и точную конвертацию документов, делая его практичным выбором для сред с разными ограничениями ресурсов.

Заключение

Docling предоставляет надежный метод для конвертации сложных документов PDF в машинно-обрабатываемые форматы, объединяя передовые модели искусственного интеллекта с гибкой платформой с открытым исходным кодом. Его способность поддерживать высокую производительность на стандартном оборудовании, обеспечивая при этом целостность конвертированного контента, делает его ценным инструментом для исследователей и коммерческих пользователей.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…