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

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • 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…