UnDatas.IO: servicio API para el análisis preciso de diversos tipos de datos no estructurados (de pago)

Introducción general

UnDatas.IO 是一个专注于解析和处理非结构化数据的平台。它利用先进的技术，自动识别文档布局，分类表格、图像、公式和文本，极大地简化了数据处理流程。该平台不仅能够节省大量的数据整理时间，还能帮助用户从数据中提取有价值的见解，做出更具战略性的决策。无论是学术研究、商业分析还是技术开发，UnDatas.IO 都能提供强大的数据支持。

Lista de funciones

• 自动识别文档布局
• 分类表格、图像、公式和文本
• 数据提取和转换
• 支持多种数据格式
• 与大型语言模型集成，增强数据处理能力
• 提供API接口，方便开发者使用

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. 访问 UnDatas.IO 官方网站，注册并获取 API 密钥。
2. 安装 UnDatas.IO Python API 库：

   pip install undatasio

3. 安装 OpenAI Python SDK：

   pip install openai

4. 配置环境变量，保存 API 密钥：

   import os
os.environ['UNDATASIO_API_KEY'] = 'your_api_key'
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = 'your_openai_api_key'

Proceso de utilización

1. 导入 UnDatas.IO 库并初始化：

   from undatasio.undatasio import UnDatasIO
undatasio_obj = UnDatasIO(os.getenv('UNDATASIO_API_KEY'))

2. utilizar get_result_type 方法提取数据类型：

   result_type = undatasio_obj.get_result_type('your_document')

3. utilizar show_version 方法查看版本信息：

   version_info = undatasio_obj.show_version()

Funciones principales

1. 自动识别文档布局：上传文档后，平台会自动识别文档中的表格、图像、公式和文本，并进行分类。
2. 数据提取和转换：通过 API 接口，可以轻松提取和转换所需的数据格式。
3. 与大型语言模型集成：利用 OpenAI 的大型语言模型，增强数据处理和分析能力。例如，可以使用 Qwen-max 模型解决数学问题：

   from openai import OpenAI
openai_obj = OpenAI(os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
response = openai_obj.Completion.create(
model="qwen2.5-math-72b-instruct",
prompt="Solve the following math problem: ...",
max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text)

Procedimiento de funcionamiento detallado

1. Carga de datos：通过平台的上传接口，将需要解析的文档上传至 UnDatas.IO。
2. 数据分类：平台会自动识别文档中的不同元素，并进行分类展示。
3. extracción de datos：使用 API 接口，提取所需的数据类型，例如表格数据、图像数据等。
4. conversión de datos：根据需求，将提取的数据转换为所需的格式，方便后续分析和处理。
5. análisis de datos：利用平台提供的分析工具，进行数据分析，提取有价值的见解。
6. Resultado：将分析结果导出为报告或其他格式，方便分享和使用。

通过以上步骤，用户可以轻松上手使用 UnDatas.IO 进行非结构化数据的解析和处理，提升数据处理效率，节省时间和精力。