Los tipos de archivos no estructurados incluyen alrededor del 80% de todos los datos de la empresa, como hojas de cálculo y archivos PDF. Los archivos PDF constituyen el estándar de facto para el conocimiento corporativo en casi todos los sectores. Cada semana, se pierden decenas de horas porque su estructura de almacenamiento es completamente inadecuada para su uso en flujos de trabajo digitales. Es una práctica común que las empresas empleen métodos convencionales al desarrollar un flujo de extracción para cada diseño de documento único. Eso significa mucho tiempo dedicado a entrenar e identificar el modelo, así como mantenimiento continuo si los modelos funcionan mal debido a cambios en el diseño. Además, si bien los LLM listos para usar tienen grandes capacidades de razonamiento, tienen problemas con las alucinaciones y la extracción imprecisa; por lo tanto, deben ser más confiables para los casos de uso industrial.
Encontrarse Reductouna startup impulsada por IA que ha desarrollado un modelo de lenguaje para la extracción basada en esquemas. Reducto ha construido modelos de visión para leer documentos de forma natural. Con la capacidad del nuevo modelo para procesar documentos mucho más grandes y su entrenamiento para hacer referencia a todas las fuentes de forma adecuada, puede auditar y verificar sus resultados.
La nueva API Reducto intenta solucionar el problema de los datos no estructurados. Puede convertir cualquier material no estructurado en datos estructurados mediante una combinación de redes neuronales y aprendizaje automático tradicional. Reducto se complace en colaborar con los mejores equipos de las industrias de seguros, atención médica y finanzas para mejorar la entrada de datos no estructurados mediante nuestra API, que actualmente se encuentra en producción. La extracción estructurada funciona en todos los diseños con la mejor precisión de su clase, gracias a esta nueva API que aprovecha todos nuestros esfuerzos para mejorar los modelos de comprensión de documentos.
Cómo funciona Reducto
Reducto encuentra la información importante en un documento no estructurado analizando su contenido. A continuación, los datos se extraen y se transforman en un archivo estructurado, como CSV o JSON. Después de eso, es mucho más fácil examinar y utilizar estos datos estructurados.
Reducto crea un modelo de segmentación de diseño para identificar y catalogar todos los elementos. Reducto puede recomponer la estructura del documento conservando el contenido original clasificando cada bloque de texto, tabla, imagen y figura. Esto nos permite utilizar una técnica específica para cada uno. Hay muchos pasos involucrados en cada secuencia de comandos; sin embargo, para resumir Reducto:
- Incluso con diseños no estándar, extraiga texto y tablas con precisión.
- Convierta gráficos en datos tabulares y documente resúmenes de imágenes automáticamente.
- Cree fragmentos de datos inteligentes según la disposición del documento.
- Procese documentos extensos con facilidad.
En conclusión
Con la nueva API de Reducto, puede transformar fácilmente documentos y hojas de cálculo complicados en datos estructurados compatibles con esquemas sin necesidad de realizar ajustes manuales. Las empresas pueden beneficiarse enormemente del uso de Reducto para extraer valor de sus datos no estructurados. Reducto ayuda a las empresas a ahorrar tiempo y dinero, y a obtener información útil al automatizar y agilizar el proceso de extracción de datos.
Dhanshree Shenwai es ingeniera informática y tiene una amplia experiencia en empresas de tecnología financiera que abarcan los ámbitos financiero, de tarjetas y pagos y bancario, y está muy interesada en las aplicaciones de la inteligencia artificial. Le entusiasma explorar nuevas tecnologías y avances en el cambiante mundo actual, facilitando la vida de todos.