Das Tool verwendet ein modulares Microservice-Design: die
- Front-End: basierend auf dem Next.js-Framework zur Erstellung einer responsiven Oberfläche zur Unterstützung der PDF-Vorschau und der Interaktion mit Kommentaren
- KI-Engine: Kombination von Mistral (7B parametrisches Modell) für semantisches Verständnis und Groq (LPU-Beschleunigung) für Echtzeit-Inferenz
- Speicherschicht: MongoDB verwaltet strukturierte Daten, Cloudinary speichert verarbeitete Dokumentversionen
- Bereitstellungslösung: Standardisierte Bereitstellung von Docker-Images bei gleichzeitiger Unterstützung des Entwicklungsmodus der virtuellen Python-Umgebung
Zu den Maßnahmen zur Leistungsoptimierung gehören.
- Document chunking: Große Dateien werden automatisch gechunked und parallel analysiert.
- Caching-Mechanismus: doppelter Inhalt ruft direkt die historischen Anmerkungsergebnisse auf
- Hardware-Beschleunigung: unterstützt NVIDIA CUDA und Groq Tensor-Prozessoren
Tests zeigen, dass die durchschnittliche Bearbeitungszeit für ein 10-seitiges technisches Dokument 89 Sekunden beträgt (Consumer-GPU-Umgebung), bei einer Anmerkungsgenauigkeit von 82,61 TP3T.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSmartRead: Technische PDF-Dokumente automatisch mit Anmerkungen versehen und mit relevanten Zitaten versehenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Die technische Architektur von SmartRead unterstützt eine effiziente Dokumentenverarbeitung
