UnDatas.IO: 다양한 유형의 비정형 데이터를 정확하게 파싱하기 위한 API 서비스(유료)

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일반 소개

UnDatas.IO는 비정형 데이터 구문 분석 및 처리에 중점을 둔 플랫폼입니다. 고급 기술을 활용하여 문서 레이아웃을 자동으로 인식하고 표, 이미지, 수식, 텍스트를 분류하여 데이터 처리 프로세스를 크게 간소화합니다. 이 플랫폼은 데이터 정리에 많은 시간을 절약해줄 뿐만 아니라 사용자가 데이터에서 가치 있는 인사이트를 추출하고 보다 전략적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. UnDatas.IO는 학술 연구, 비즈니스 분석 및 기술 개발을 위한 강력한 데이터 지원을 제공합니다.

기능 목록

문서 레이아웃 자동 인식
표, 이미지, 수식, 텍스트 분류하기
데이터 추출 및 변환
여러 데이터 형식 지원
대규모 언어 모델과의 통합으로 데이터 처리 기능 향상
개발자의 편의를 위한 API 인터페이스 제공

도움말 사용

설치 프로세스

공식 UnDatas.IO 웹사이트를 방문하여 등록하고 API 키를 받으세요.
UnDatas.IO Python API 라이브러리를 설치합니다:

   pip install undatasio

OpenAI Python SDK를 설치합니다:

   pip install openai

API 키를 저장하도록 환경 변수를 구성합니다:

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

사용 프로세스

UnDatas.IO 라이브러리를 가져와 초기화합니다:

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

활용 get_result_type 메서드를 사용하여 데이터 유형을 추출합니다:

   result_type = undatasio_obj.get_result_type('your_document')

활용 show_version 메서드를 사용하여 버전 정보를 볼 수 있습니다:

   version_info = undatasio_obj.show_version()

주요 기능

문서 레이아웃 자동 인식문서가 업로드되면 플랫폼이 문서의 표, 이미지, 수식, 텍스트를 자동으로 인식하고 분류합니다.
데이터 추출 및 변환필요한 데이터 형식은 API 인터페이스를 통해 쉽게 추출하고 변환할 수 있습니다.
대규모 언어 모델과의 통합OpenAI의 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 처리 및 분석 기능을 향상하세요. 예를 들어, Qwen-max 모델을 사용하여 수학 문제를 해결할 수 있습니다:

   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)