UnDatas.IO: API-сервис для точного разбора различных типов неструктурированных данных (платно)

Общее введение

UnDatas.IO - это платформа, ориентированная на разбор и обработку неструктурированных данных. Она использует передовые технологии для автоматического распознавания макетов документов и категоризации таблиц, изображений, формул и текста, значительно упрощая процесс обработки данных. Платформа не только экономит время на организацию данных, но и помогает пользователям извлекать из них ценные сведения и принимать более стратегические решения. UnDatas.IO обеспечивает мощную поддержку данных для академических исследований, бизнес-анализа и разработки технологий.

Список функций

• Автоматическое распознавание макета документа
• Категоризация таблиц, изображений, формул и текста
• Извлечение и преобразование данных
• Поддержка различных форматов данных
• Интеграция с крупномасштабными языковыми моделями для расширения возможностей обработки данных
• Предоставьте интерфейс API для удобства разработчиков

Использование помощи

Процесс установки

1. Посетите официальный сайт UnDatas.IO, чтобы зарегистрироваться и получить ключ API.
2. Установите библиотеку UnDatas.IO Python API:

   pip install undatasio

3. Установите OpenAI Python SDK:

   pip install openai

4. Настройте переменные окружения для сохранения ключа API:

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

Процесс использования

1. Импортируйте библиотеку UnDatas.IO и инициализируйте ее:

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

2. пользоваться get_result_type метод для извлечения типа данных:

   result_type = undatasio_obj.get_result_type('your_document')

3. пользоваться show_version метод для просмотра информации о версии:

   version_info = undatasio_obj.show_version()

Основные функции

1. Автоматическое распознавание макета документа: После загрузки документа платформа автоматически распознает и классифицирует таблицы, изображения, формулы и текст в документе.
2. Извлечение и преобразование данныхНеобходимые форматы данных могут быть легко извлечены и преобразованы с помощью интерфейса API.
3. Интеграция с большими языковыми моделями: Расширение возможностей обработки и анализа данных с помощью крупномасштабных языковых моделей OpenAI. Например, математические задачи можно решать с помощью модели 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)

Подробная процедура работы

1. Загрузка данных: Загрузите документы, подлежащие разбору, в UnDatas.IO через интерфейс загрузки платформы.
2. Классификация данных: Платформа автоматически распознает различные элементы документа и классифицирует их для отображения.
3. извлечение данных: Используйте интерфейс API для извлечения нужных типов данных, например, табличных данных, данных изображений и т.д.
4. преобразование данных: Преобразование извлеченных данных в требуемый формат для последующего анализа и обработки, по мере необходимости.
5. анализ данных: Используйте аналитические инструменты, предоставляемые платформой, для анализа данных и извлечения ценных сведений.
6. Вывод результатовЭкспорт результатов анализа в отчеты или другие форматы для удобства обмена и использования.

Выполнив описанные выше действия, пользователи смогут легко приступить к работе с UnDatas.IO для анализа и обработки неструктурированных данных, повышая эффективность обработки данных и экономя время и силы.