Новый Unstructured Serverless API: просто, быстро и экономично делает данные предприятия готовыми для использования в ИИ.

 Unstructured Introduces Unstructured Serverless API: The Simplest, Fastest, and Cost-Effective Way to Render Enterprise Data AI-Ready

“`html

Введение в Unstructured Serverless API

Unstructured Serverless API представляет собой вершину технологии обработки данных, разработанную для того, чтобы делать корпоративные данные готовыми для применения искусственного интеллекта (ИИ) просто и экономично. Это новое предложение от Unstructured призвано переопределить обработку данных с несколькими ключевыми улучшениями:

Преимущества Unstructured Serverless API

Улучшенная производительность преобразования

Unstructured Serverless API использует модели трансформации документов нового поколения, обеспечивая непревзойденное улучшение производительности по сравнению с его открытыми предшественниками. Основные преимущества включают:

  • Увеличение скорости обработки: обработка PDF-файлов теперь в пять раз быстрее.
  • Лучшая классификация таблиц: точность обнаружения и структурирования таблиц улучшилась на 70%.
  • Более высокая точность текста: точность извлечения текста улучшилась на 11%.
  • Снижение коэффициента ошибок слов: коэффициент ошибок слов снизился на 20%.

Эти улучшения облегчают превосходные рабочие процессы, основанные на ИИ, в трех критических областях:

  • Очистка данных: разработчики могут легко удалять нежелательные элементы документов, такие как заголовки, нижние колонтитулы или изображения, обеспечивая более чистые данные для обработки ИИ.
  • Продвинутые стратегии фрагментации: разработчики могут более эффективно управлять и обрабатывать разделы документов, фрагментируя документы на основе элементов, таких как заголовки.
  • Фильтрация метаданных: улучшает извлечение данных, отдавая приоритет наиболее актуальной информации в файле во время запросов.

Улучшенный опыт разработчика

Обязательство Unstructured по предоставлению исключительного опыта разработчика проявляется в новых функциях его Serverless API:

  • Обновленный процесс регистрации: упрощенный процесс регистрации обеспечивает плавный старт для новых пользователей.
  • Новая панель администратора: упрощает управление ключами API и отслеживание использования.
  • Подробная документация: вновь переработанная документация предоставляет четкое, подробное руководство для пользователей.

Эти улучшения делают Unstructured Serverless API мощным и удобным для пользователя, способствуя более продуктивной среде разработки.

Эффективность и ценовая модель

Значительное изменение в ценовой модели сопровождает введение Unstructured Serverless API. Переход от модели оплаты на основе часов вычислений к модели оплаты за страницу позволяет Unstructured предлагать большую предсказуемость и прозрачность:

  • Fast Pipeline: стоимость 1 доллар за 1000 страниц.
  • Hi-Res Pipeline: стоимость 10 долларов за 1000 страниц.

Эта новая ценовая структура значительно снижает затраты, делая более экономичным для пользователей обрабатывать большие документы. Например, обработка 1000 страниц PDF теперь стоит 10 долларов, вместо 12,93 доллара по предыдущей модели.

Улучшения производительности

Unstructured Serverless API может похвастаться практически мгновенными скоростями запуска и сниженной задержкой благодаря постоянно онлайн-рабочим узлам, которые сокращают время запуска до менее трех секунд по сравнению с предыдущими тридцатью минутами. Также оптимизированы предварительные обработки документов, обрабатывая документы в пять раз быстрее с помощью таких техник, как фрагментация документов для параллельного преобразования.

Безопасность и соответствие

Для обеспечения того, чтобы предприятия могли доверять Unstructured Serverless API своими наиболее критическими рабочими нагрузками, Unstructured достигла соответствия SOC 2 тип 2. Эта сертификация подчеркивает безопасность, доступность, целостность обработки, конфиденциальность и контроль над приватностью API.

Заключение

Unstructured Serverless API готов изменить способ обработки данных корпоративными предприятиями для приложений ИИ, объединяя непревзойденную производительность, экономичность и удобство использования. Предоставляя масштабируемые, надежные и безопасные решения для обработки данных, Unstructured дает организациям возможность использовать полный потенциал ИИ.

“`

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

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…