Unstract - ai tOOler
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Unstract
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ドキュメント処理 (3)

Unstract

整理されていないデータからの洞察を発見する。.

ツール情報

Unstractは、整理されていないデータを簡単に理解できるように変換し、有用で整理された形式にするAI駆動のツールです。.

Unstractは、整理されていないデータの処理の手間を取り除くノーコードプラットフォームです。混乱した情報を整然とした使いやすい形式に変換することで、面倒な手作業を効率化します。この機能は、迅速かつ正確な文書処理が不可欠な保険や金融などの業界で特に有益です。たとえば、保険請求、引受、顧客確認(KYC)手続きの処理を迅速化し、精度を向上させます。.

このツールは、印象的な機能が満載です。特に目立つのはLLMWhispererで、文書からの複雑なデータを大規模言語モデル(LLM)が理解しやすい形で提示することに焦点を当てています。次に、LLMEvalがあり、抽出されたデータの正確性を確認するために2つの別々のLLMを使用し、追加の安心感を与えるための信頼スコアを提供します。一方、LLMObservabilityは、初期開発から本番環境まで、プロジェクトライフサイクル全体にわたってデータがどのように相互作用するかを監視します。.

Unstractは、整理されていないデータのワークフローを既存のアプリケーションにスムーズに統合するETLパイプラインやAPIデプロイメントなどの強力な機能も提供しています。Automation Hub機能は、さまざまな一般的な整理されていない文書を整理し、運用効率を向上させます。さらに、API Hubを使用すれば、LLMに直接飛び込むことなく整理されていないデータを管理でき、生活が楽になります。.

もう一つの素晴らしいハイライトは、Prompt Studioというノーコードツールで、コードを一行も書かずに任意の文書から構造化データを抽出できます。そして、データ処理だけでなく、UnstractはDocDialog技術を使ってユーザーのインタラクションをシームレスにし、ユーザーが文書と自然に対話できるようにします。.

最後に、Unstractはコンプライアンスを真剣に考えています。さまざまな当局の厳格な規制に従い、データがライフサイクル全体を通じて安全でプライベートに保たれることを保証します。全体として、Unstractは整理されていないデータの管理を簡単かつ効率的にし、必要な規制に従うように設計されています。.

利点と欠点

利点

  • シンプルなデータ抽出のための事前構築された文書API
  • アプリケーションを接続するためのAPIデプロイメント
  • Prompt Studioは複数の文書を一度に読み込むことができます
  • 手動プロセスの自動化
  • 視覚的デバッグが可能
  • 処理が速い
  • データ-LLMの相互作用を監視
  • 保険の自動化を支援
  • 保険請求プロセスを自動化
  • 整理されていない文書のためのAutomation Hub
  • KYC手続きを自動化
  • DocDialogは幅広いソース文書をサポート
  • 直感的なチャットインターフェース
  • コードなしで構造化データを抽出するためのプロンプトスタジオ
  • ノーコードプラットフォーム
  • カスタムドキュメントフォーマットのサポート
  • 機能 ドキュメント分類 タスクパイプライン
  • シングルサインオン (SSO) サポート
  • データプレゼンテーションを向上させるためのLLMWhisperer
  • 金融および保険に役立つ
  • 金融自動化を支援
  • 簡単なドキュメントインタラクションのためのDocDialog
  • データプライバシーが保証される
  • DocDialogはドキュメントとの会話のようなインタラクションを提供します
  • プロジェクト全体の監視のためのLLMObservability
  • プロンプトスタジオはETLパイプラインのデプロイをサポート
  • アンダーライティングプロセスを自動化
  • プロンプトスタジオには組み込みの評価と可観測性があります
  • 正確なドキュメント処理
  • データの正確性を確認するためのLLMEval
  • APIハブは一般的なドキュメントタイプをサポート
  • プロンプトスタジオはAPIエンドポイントのデプロイをサポート
  • アプリデータを管理するためのAPIハブ
  • 非構造化データを処理
  • 厳格な規則と規制に準拠
  • データセキュリティを確保します
  • 統合のためのETLパイプラインの機能
  • アプリの非構造化データを処理します

欠点

  • 処理速度が不確か
  • 柔軟性に欠ける可能性があります
  • LLMの知識が必要です
  • 狭い業界の焦点
  • サポートされる文書の種類が限られている
  • LLMへの依存
  • 信頼度スコアは異なる場合があります
  • 複数言語のサポートがない
  • 統合の容易さについての指標はありません
  • スケーラビリティに関する言及なし