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

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…