ナレッジワーカーのために設計されたオープンソースの文書処理プラットフォームとして、Rowfillのコアバリューは、非構造化文書データの抽出と分析の問題を解決することです。このプラットフォームは、OCR技術、ローカルLLMサポート、カスタマイズされたワークフローという3つのコア技術を統合することで、複雑なフォーマットから構造化データを効率的に抽出するという目標を達成します。技術的には、RowfillはAGPLv3オープンソースプロトコルを採用し、Llama、Mistral、およびその他の大規模言語モデルのローカライズされた展開をサポートしており、データ処理能力とエンタープライズグレードのデータセキュリティの両方を保証しています。Parsioのような類似ツールと比較して、Rowfillの差別化は自動分析機能、特に複雑な文書構造をインテリジェントに識別する能力に反映されています。
プラットフォームが提供するdocker-compose標準化展開ソリューションにより、システムは10分以内に環境構築を完了することができる。機能レベルでは、3つの重要なブレークスルーがあります。1つ目は、手書き認識のための高精度OCRサポートで、従来のプログラムよりも45%の精度があります。2つ目は、動的文書構造生成技術で、契約書、報告書などの何百もの文書テンプレートを自動的に識別することができます。3つ目は、ビジュアルワークフローエンジンで、ユーザーはドラッグアンドドロップでデータクレンジング、変換、分析設定の全プロセスを完了することができます。
実際に、ある法律事務所では、Rowfillを使用して、5,000件の過去の事件文書の構造化処理を2週間で完了し、従来の手作業による処理と比較して3,00%の効率化を実現しました。このプラットフォームのすぐに使えるフォーム抽出機能は、財務諸表処理において、業界平均をはるかに上回る98.7%の精度を達成しました。
この答えは記事から得たものである。ロウフィル：文書からの構造化情報の一括抽出と自動分析について
