OmniParse
OmniParse è una piattaforma che ingloba e analizza qualsiasi tipo di dati non strutturati in dati strutturati e azionabili ottimizzati per le applicazioni GenAI LLM. Che si tratti di documenti, tabelle, immagini, video, file audio o pagine web, OmniParse prepara i tuoi dati in modo che siano puliti, strutturati e pronti per le applicazioni di intelligenza artificiale come il raffinamento di RAG e altro ancora. Provalo!
Elencato nelle categorie:
Strumenti per sviluppatoriGitHubIntelligenza artificiale
Descrizione
OmniParse è una piattaforma che acquisisce e analizza qualsiasi dato non strutturato in dati strutturati azionabili ottimizzati per le applicazioni GenAI LLM. Che si tratti di documenti, tabelle, immagini, video, file audio o pagine web, OmniParse prepara i tuoi dati per essere puliti, strutturati e pronti per le applicazioni di intelligenza artificiale come il fine-tuning di RAG e altro.
Come usare OmniParse?
Per utilizzare OmniParse, è possibile installarlo su un sistema basato su Linux utilizzando pip. Supporta vari tipi di dati come documenti, immagini, audio, video e contenuti web. È possibile distribuirlo utilizzando Docker e accedere a un'interfaccia utente interattiva alimentata da Gradio.
Funzionalità principali di OmniParse:
1️⃣
Completamente locale, senza API esterne
2️⃣
Si adatta a una GPU T4
3️⃣
Supporta 20 tipi di file
4️⃣
Converte documenti, contenuti multimediali e pagine web in markdown strutturato di alta qualità
5️⃣
Estrazione di tabelle, estrazione di immagini/con didascalie, trascrizione audio/video, crawling delle pagine web
Perché potrebbe essere usato OmniParse?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Preparazione dei dati per le applicazioni di intelligenza artificiale | ✅ | |
| # 2 | Estrazione di dati strutturati da fonti non strutturate | ✅ | |
| # 3 | Elaborazione di contenuti multimediali | ✅ | |
Sviluppato da OmniParse?
OmniParse è stato creato da Adithya S. K. Il progetto si basa sul progetto Marker creato da Vik Paruchuri e utilizza modelli come Surya OCR, Florence2 e Whisper per l'elaborazione dei dati.