自動データ処理パイプライン構築
完全なドキュメント解析パイプラインは、UnDatas.IO APIを使用して構築することができ、5つの主要な標準化ステップで構成されています：
- ドキュメントのアップロードPDF、Word、その他15種類のフォーマットに自動対応。
- 元素分類非同期呼び出し
get_result_typeメソッドで文書構造ツリーを取得する。 - 精密抽出分類結果に応じて対応するインターフェイスを呼び出す。
get_table_data) - フォーマット変換CSV、JSONなどの構造化フォーマットの出力、またはセマンティック強化のためのLLMへのアクセス。
- 結果の持続性データベースへの直接入力や分析レポート作成のサポート
典型的なコードのフレームワーク：
from undatasio import UnDatasIO
ud = UnDatasIO(os.getenv('API_KEY'))
doc_tree = ud.get_result_type('report.pdf')
table_data = ud.get_table_data(doc_tree['tables'][0])
df = pd.DataFrame(table_data['content'])
全プロセスにかかる時間は、従来の方法の平均時間のわずか1/5であり、サービスの安定性はエラー再試行メカニズムによって保証されている。
この答えは記事から得たものである。UnDatas.IO: さまざまな種類の非構造化データを正確に解析するAPIサービス（有料）について
