تحويل المستندات إلى بيانات منظمة جاهزة للذكاء الاصطناعي
لمحة عامة
بياناتك عالقة داخل مستندات معقدة
يُعَد Docling for IBM watsonx أداة لذكاء المستندات تحوِّل المستندات المعقدة وغير المنظمة إلى بيانات منظمة وجاهزة للذكاء الاصطناعي. فهو يحوِّل ملفات PDF والصور والعروض التقديمية وغيرها من التنسيقات إلى مخرجات يمكن لمحركات البحث والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ومهام سير عمل الوكلاء استخدامها بكفاءة أكبر، ما يساعد الفِرق على الحصول على نتائج أكثر دقة وموثوقية.
ويستند Docling for IBM watsonx إلى مجموعة أدوات Docling مفتوحة المصدر التي طورتها IBM، ويوفر للفِرق مسارًا أسرع للانتقال من مرحلة التجربة إلى مرحلة الإنتاج من خلال خدمة مُدارة. كما يُتيح واجهة مستخدم بسيطة وإمكانية الوصول عبر واجهة برمجة تطبيقات لمعالجة المستندات آليًا.
الميزات
كل ما تحتاج إليه لإعداد المستندات للذكاء الاصطناعي
تحويل المستندات غير المنسقة إلى تنسيقات منظمة مثل Markdown وJSON وHTML، بحيث تصبح أكثر ملاءمة لمحركات البحث والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ومهام سير عمل الوكلاء. وبفضل المدخلات الأكثر تنظيمًا واتساقًا، يمكن للفِرق تحسين جودة الاسترجاع والحصول على نتائج أكثر دقة وموثوقية من أنظمة الذكاء الاصطناعي اللاحقة.
قد تؤدي عمليات الاستخراج الأساسية إلى إزالة البنية التي تجعل المستند مفهومًا. وقد تم تصميم Docling للحفاظ على عناصر السياق، مثل التخطيط والبنية الهرمية والجداول وتسلسل القراءة، ما يضمن بقاء المعنى الأصلي للمستند كما هو.
معالجة ملفات PDF والصور والعروض التقديمية والنماذج وجداول البيانات والملفات الصوتية وغيرها، من خلال منصة واحدة. وبدلًا من الاعتماد على مجموعة من الأدوات المختلفة، يمكن للفِرق التعامل مع أنواع متعددة من المستندات بطريقة أكثر اتساقًا، ما يساعد على تقليل انتشار الأدوات وتبسيط انتقال المحتوى إلى مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي.
ابدأ بسرعة باستخدام واجهة المستخدم لتحميل المستندات واختبار إعدادات التحويل ومراجعة النتائج. وعندما تصبح جاهزًا للتوسع، استخدِم واجهة برمجة التطبيقات لدمج معالجة المستندات وأتمتتها عبر التطبيقات ومسارات البيانات ومهام سير عمل الذكاء الاصطناعي.
استكشِف Docling for IBM watsonx
حالات الاستخدام
الاستفادة من المعرفة المؤسسية لديك
تحويل ملفات PDF والصور والعروض التقديمية والنماذج وغيرها إلى مخرجات منظمة؛ لاستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللاحقة.
استخراج الحقول التي تحتاج إليها من المستندات غير المنظمة إلى تنسيقات موحَّدة لسهولة استخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
تنظيف محتوى المستندات وتنظيمه وتقسيمه إلى أجزاء وإثراؤه والتحقق من صحته لضمان استخدامه بشكل موثوق به في تطبيقات ومهام سير عمل الذكاء الاصطناعي.
تحليل بنية المستندات المعقدة وتخطيطها ومعناها مع الحفاظ عليها، حتى تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من تفسيرها بصورة أفضل.
تحسين جودة الاسترجاع من خلال تحويل المستندات إلى محتوى منظم وجاهز للتقسيم إلى أجزاء لاستخدامه في مسارات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).
مساعدة المستخدمين في العثور على المحتوى المناسب عبر تحويل المستندات إلى بيانات جاهزة للبحث، ما يعزز الفهرسة والاسترجاع.
تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من العمل بموثوقية أكبر من خلال تزويدهم بمدخلات يمكنهم تفسيرها واستخدامها بكفاءة أعلى.
تحسين جودة بيانات التدريب من خلال تحويل البيانات غير المنسقة إلى مخرجات أكثر تنسيقًا وتوحيدًا وعلى نطاق واسع.
الانفتاح في الصميم
بدأ Docling كمجموعة أدوات مفتوحة المصدر طوَّرتها IBM وتم التبرع بها إلى Linux Foundation. واليوم، أصبح مشروعًا يقوده المجتمع، مع أكثر من 40 مليون عملية تنزيل ومساهمات مستمرة من IBM.
ويستند Docling for IBM watsonx إلى هذا الأساس، ويتم تقديمه كخدمة مُدارة للفِرق التي تبحث عن مسار أسرع للوصول إلى بيئة الإنتاج.
التسعير
استكشف التسعير
يعتمد تسعير Docling for IBM watsonx على وحدات الموارد (RUs)، لتبسيط احتساب الاستخدام عبر مختلف أنواع المستندات.
وحدة الموارد الواحدة تعادل معالجة 1,000 صفحة أو عنصر (لملفات مثل PDF أو الصور أو الشرائح) أو 50 مليون حرف (لملفات مثل النصوص العادية أو جداول البيانات).
* تُعَد Docling علامة تجارية مملوكة لشركة LF Projects, LLC. للمزيد من المعلومات حول Docling، يُرجى زيارة docling.ai.