OmniParse是一个数据解析平台,能够将各种非结构化数据转换为结构化、可操作的数据,特别适用于通用人工智能(GenAI)应用。它支持文档、表格、图片、视频、音频文件和网页等数据类型,通过提供清洁、结构化的数据,为人工智能应用如RAG、微调等做好准备。
使用场景
- 将学术论文PDF转换为结构化文本,便于内容分析。
- 从社交媒体视频提取关键帧和字幕,用于内容摘要。
- 对网页进行爬取,提取动态内容并生成结构化报告。
产品特色
- 支持约20种文件类型,包括文档、图片、视频和音频。
- 提供表格提取、图像提取/标注、音频/视频转录和网页爬取功能。
- 完全本地化,无需外部API调用。
- 适用于T4 GPU,易于使用Docker和Skypilot进行部署。
- 支持通过Gradio提供的交互式用户界面。
- 即将支持Langchain、llamaindex和haystack集成。
用户群体
OmniParse的目标受众是数据科学家、人工智能开发者和任何需要将非结构化数据转换为结构化数据以供机器学习或其他分析工具使用的人。它特别适合需要处理大量不同格式数据并希望提高数据处理效率的专业人士。
使用教程
- 安装OmniParse,可以通过pip或Docker进行安装。
- 根据需要选择加载文档、多媒体或网页解析模型。
- 使用提供的API端点,如文档解析、媒体解析或网站解析。
- 通过POST方法发送请求,包含所需解析的文件或URL。
- 接收结构化数据,根据应用场景进行进一步处理。
- 利用Gradio提供的交互式界面进行更直观的操作体验。
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