UnDatas.IO: serviço de API para análise precisa de vários tipos de dados não estruturados (pago)

Introdução geral

A UnDatas.IO é uma plataforma voltada para a análise e o processamento de dados não estruturados. Ela utiliza tecnologia avançada para reconhecer automaticamente os layouts de documentos e categorizar tabelas, imagens, fórmulas e textos, simplificando bastante o processo de processamento de dados. A plataforma não apenas economiza muito tempo na organização dos dados, mas também ajuda os usuários a extrair insights valiosos dos dados e a tomar decisões mais estratégicas. A UnDatas.IO oferece um poderoso suporte de dados para pesquisa acadêmica, análise de negócios e desenvolvimento de tecnologia.

Lista de funções

• Reconhecimento automático do layout do documento
• Categorizar tabelas, imagens, fórmulas e texto
• Extração e conversão de dados
• Suporte a vários formatos de dados
• Integração com modelos de linguagem em larga escala para aprimorar os recursos de processamento de dados
• Fornecer interface API para conveniência dos desenvolvedores

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Visite o site oficial da UnDatas.IO para se registrar e obter sua chave de API.
2. Instale a biblioteca da API Python do UnDatas.IO:

   pip install undatasio

3. Instale o SDK do OpenAI Python:

   pip install openai

4. Configure as variáveis de ambiente para salvar a chave da API:

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

Processo de uso

1. Importe a biblioteca UnDatas.IO e inicialize-a:

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

2. fazer uso de get_result_type para extrair o tipo de dados:

   result_type = undatasio_obj.get_result_type('your_document')

3. fazer uso de show_version para exibir informações sobre a versão:

   version_info = undatasio_obj.show_version()

Funções principais

1. Reconhecimento automático do layout do documentoO que é: Depois que um documento é carregado, a plataforma reconhece e categoriza automaticamente as tabelas, as imagens, as fórmulas e o texto do documento.
2. Extração e conversão de dadosOs formatos de dados necessários podem ser facilmente extraídos e convertidos por meio da interface API.
3. Integração com grandes modelos de linguagemAprimore os recursos de processamento e análise de dados com os modelos de linguagem em grande escala da OpenAI. Por exemplo, problemas matemáticos podem ser resolvidos usando o modelo 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="Resolva os seguintes problemas matemáticos", "OpenAI_obj.
prompt="Resolva o seguinte problema de matemática: ..." max_tokens=100
max_tokens=100
)
print(response.choices[0].text)

Procedimento de operação detalhado

1. Upload de dadosUpload dos documentos a serem analisados no UnDatas.IO por meio da interface de upload da plataforma.
2. Classificação de dadosA plataforma reconhece automaticamente os diferentes elementos de um documento e os categoriza para exibição.
3. extração de dadosUse a interface da API para extrair os tipos de dados necessários, por exemplo, dados de tabela, dados de imagem etc.
4. conversão de dadosConversão dos dados extraídos no formato necessário para análise e processamento subsequentes, conforme necessário.
5. análise de dadosUse as ferramentas analíticas fornecidas pela plataforma para analisar dados e extrair insights valiosos.
6. Saída de resultadosExporte os resultados da análise para relatórios ou outros formatos para facilitar o compartilhamento e o uso.

Com as etapas acima, os usuários podem começar a usar facilmente o UnDatas.IO para análise e processamento de dados não estruturados, melhorando a eficiência do processamento de dados e economizando tempo e esforço.