Generatív MI: összetett vállalati dokumentumok feldolgozását segíti a Cohere új MI-rendszere

Új generatív mesterséges intelligencia-rendszert mutatott be a Cohere a vállalati dokumentumok gyorsabb és hatékonyabb feldolgozására. A Parse összetett fájlokból, táblázatokból és képekből is képes strukturált információkat kinyerni.

Új, vállalati felhasználásra szánt generatív mesterséges intelligencia-rendszerre állt elő a Cohere. A Parse nevű vizuális feldolgozó modell nagy mennyiségű és összetett dokumentumokból képes strukturált, géppel olvasható információkat kinyerni – egyszerűbbé téve ezzel az adatok feldolgozását és az MI-alapú munkafolyamatok kialakítását.

Nemcsak szöveget értelmez

A Parse a hagyományos optikai karakterfelismerésnél, vagyis az OCR-technológiánál jóval többre képes. A rendszer a dokumentumokban található táblázatokat, űrlapokat, diagramokat és beágyazott képeket is képes felismerni és értelmezni.

A feldolgozott tartalmakat strukturált Markdown-formátumban adja vissza, így az információk további rendszerekben is könnyebben felhasználhatók. A Cohere kiemelte: a Parse kilenc jelentős világnyelven tud dokumentumokat feldolgozni.

A vállalatok nagy mennyiségű adatát is kezelheti

A fejlesztést elsősorban olyan vállalatoknak szánják, amelyek nagy mennyiségű dokumentummal dolgoznak. A Parse segítségével például szerződések, számlák és biztosítási dokumentumok adatai nyerhetők ki automatikusan, csökkentve a manuális adatbevitel szükségességét.

Olvasd el: Megérkezett a Claude Fable 5.1, amivel akár 45 százalékkal olcsóbb lehet az AI-ügynöki munka

Generatív MI: összetett vállalati dokumentumok feldolgozását segíti a Cohere új MI-rendszere

A rendszer emellett szemantikus kereséshez, RAG-alapú alkalmazásokhoz és mesterséges intelligencia-ügynökökhöz is felhasználható.

Ez lehetővé teszi, hogy a generatív mesterséges intelligencia pontosabb információkhoz férjen hozzá, amikor vállalati dokumentumokból kell adatokat keresnie vagy azok alapján feladatokat végrehajtania.

Nagy sebességre tervezték

A Cohere szerint a Parse kifejezetten nagy volumenű vállalati munkafolyamatokra készült. A vállalat tesztjeiben a rendszer 4,5 oldalt dolgozott fel másodpercenként, egy nyolc H100-as GPU-ból álló konfigurációban pedig akár 36 oldal feldolgozására volt képes másodpercenként.

A vállalat saját ParseBench tesztjében a modell 79,2 pontos átlagot ért el a vizsgált három fő képesség alapján. A Cohere szerint ezzel több vezető dokumentumfeldolgozó megoldást is megelőzött.

Biztonságos környezetben is használható

A Parse nemcsak a Cohere API-ján keresztül érhető el. A vállalat Model Vault platformján keresztül egyedi, biztonságos környezetben is futtatható, akár a vállalat saját infrastruktúráján.

Ez különösen fontos lehet a pénzügyi, biztosítási és más szabályozott területeken működő cégek számára, ahol az érzékeny dokumentumok kezelése miatt kiemelt szempont az adatbiztonság és az ellenőrzött MI-környezet.

A Cohere Parse már általánosan elérhető a Cohere API-n és a Model Vaulton keresztül, valamint a Microsoft Foundry és az Amazon SageMaker platformjain is.

Olvasd el ezt is: Generatív MI – Új, nyílt forráskódú mesterséges modellel állt elő a Tencent

Forrás: OneBench.com

B.A.

MI - KKV

Új generatív mesterséges intelligencia-rendszert mutatott be a Cohere a vállalati dokumentumok gyorsabb és hatékonyabb feldolgozására. A Parse összetett fájlokból, táblázatokból és képekből …

A mesterséges intelligencia a jövőben a mammográfiás felvételek elemzésével nemcsak a mellrák, hanem több szív- és érrendszeri betegség felismerésében is segíthet. Egy …

A Google bemutatta a Gemini 3.8 Flash modellt, amely hat hét alatt már a harmadik új Flash-kiadás. A generatív mesterséges intelligencia elsősorban …

Új, mesterséges intelligencia-alapú funkcióval bővíti az Alexa vásárlási szolgáltatását. Így az MI már arra is figyelmeztetheti a felhasználókat, ha egy kedvenc márkájuk …

A Google DeepMind és a Google Research bemutatta a WeatherNext 3 időjárás-előrejelző modellt, amely valós idejű műholdas adatok felhasználásával óránként készíthet új …