OmniParse
OmniParse est une plateforme qui ingère et analyse n'importe quel type de données non structurées en données structurées et exploitables optimisées pour les applications GenAI LLM. Que vous travailliez avec des documents, des tableaux, des images, des vidéos, des fichiers audio ou des pages web, OmniParse prépare vos données pour qu'elles soient propres, structurées et prêtes pour des applications d'IA telles que le réglage fin de RAG et plus encore. Essayez-le !
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Description
OmniParse est une plateforme qui ingère et analyse toutes les données non structurées en données exploitables structurées optimisées pour les applications GenAI LLM. Que vous travailliez avec des documents, des tableaux, des images, des vidéos, des fichiers audio ou des pages web, OmniParse prépare vos données pour qu'elles soient propres, structurées et prêtes pour des applications d'IA telles que l'optimisation fine de RAG et plus encore.
Comment utiliser OmniParse?
Pour utiliser OmniParse, vous pouvez l'installer sur un système basé sur Linux en utilisant pip. Il prend en charge divers types de données tels que des documents, des images, de l'audio, de la vidéo et du contenu web. Vous pouvez le déployer en utilisant Docker et accéder à une interface utilisateur interactive alimentée par Gradio.
Fonctionnalités principales de OmniParse:
1️⃣
Complètement local, pas d'API externes
2️⃣
S'adapte à un GPU T4
3️⃣
Prend en charge 20 types de fichiers
4️⃣
Convertit des documents, des contenus multimédias et des pages web en markdown structuré de haute qualité
5️⃣
Extraction de tableaux, extraction/captions d'images, transcription audio/vidéo, exploration de pages web
Pourquoi pourrait-il être utilisé OmniParse?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Préparation de données pour des applications d'IA | ✅ | |
| # 2 | Extraction de données structurées à partir de sources non structurées | ✅ | |
| # 3 | Traitement de contenu multimédia | ✅ | |
Développé par OmniParse?
OmniParse est créé par Adithya S. K. Le projet s'appuie sur le projet Marker créé par Vik Paruchuri et utilise des modèles comme Surya OCR, Florence2 et Whisper pour le traitement des données.