UnDatas.IO : service API pour l'analyse précise de divers types de données non structurées (payant)

Introduction générale

UnDatas.IO est une plateforme axée sur l'analyse et le traitement des données non structurées. Elle utilise une technologie avancée pour reconnaître automatiquement la mise en page des documents et catégoriser les tableaux, les images, les formules et le texte, ce qui simplifie grandement le processus de traitement des données. La plateforme permet non seulement de gagner beaucoup de temps dans l'organisation des données, mais elle aide également les utilisateurs à extraire des informations précieuses des données et à prendre des décisions plus stratégiques. UnDatas.IO fournit un support de données puissant pour la recherche universitaire, l'analyse commerciale et le développement technologique.

Liste des fonctions

• Reconnaissance automatique de la mise en page du document
• Catégoriser les tableaux, les images, les formules et le texte
• Extraction et conversion des données
• Prise en charge de plusieurs formats de données
• Intégration avec des modèles linguistiques à grande échelle pour améliorer les capacités de traitement des données
• Fournir une interface API pour faciliter la tâche des développeurs

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Visitez le site officiel UnDatas.IO pour vous inscrire et obtenir votre clé API.
2. Installez la bibliothèque UnDatas.IO Python API :

   pip install undatasio

3. Installer le SDK OpenAI Python :

   pip install openai

4. Configurez les variables d'environnement pour enregistrer la clé API :

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

Processus d'utilisation

1. Importez la bibliothèque UnDatas.IO et initialisez-la :

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

2. utiliser get_result_type pour extraire le type de données :

   result_type = undatasio_obj.get_result_type('your_document')

3. utiliser show_version pour afficher les informations relatives à la version :

   version_info = undatasio_obj.show_version()

Principales fonctions

1. Reconnaissance automatique de la mise en page du documentLa plate-forme reconnaît et classe automatiquement les tableaux, les images, les formules et le texte contenus dans le document, dès qu'il est téléchargé.
2. Extraction et conversion des donnéesL'interface API permet d'extraire et de convertir facilement les formats de données requis.
3. Intégration avec de grands modèles linguistiquesLes modèles linguistiques à grande échelle d'OpenAI permettent d'améliorer les capacités de traitement et d'analyse des données. Par exemple, les problèmes mathématiques peuvent être résolus à l'aide du modèle Qwen-max :

   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)

Procédure d'utilisation détaillée

1. Téléchargement des donnéesTélécharger les documents à analyser vers UnDatas.IO via l'interface de téléchargement de la plateforme.
2. Classification des donnéesLa plate-forme reconnaît automatiquement les différents éléments d'un document et les classe pour les afficher.
3. extraction de donnéesLes données peuvent être extraites à l'aide de l'interface API, par exemple des données de tableau, des données d'image, etc.
4. conversion des donnéesLes données extraites sont converties dans le format requis en vue d'une analyse et d'un traitement ultérieurs, le cas échéant.
5. l'analyse des donnéesLes outils analytiques fournis par la plateforme permettent d'analyser les données et d'en extraire des informations précieuses.
6. Résultat SortieLes résultats des analyses peuvent être exportés vers des rapports ou d'autres formats pour faciliter le partage et l'utilisation.

Grâce aux étapes ci-dessus, les utilisateurs peuvent facilement commencer à utiliser UnDatas.IO pour l'analyse et le traitement des données non structurées, améliorant ainsi l'efficacité du traitement des données et économisant du temps et des efforts.