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

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…