Supametas.AIは、企業の知識ベースを構築するための3つの核となる利点を持って設計されています：
- 効率革命従来の方法では、データクレンジングエンジニアは正規表現を書くのに何週間も費やさなければならなかったが、このプラットフォームはAIによって文書構造（例えば、法律PDFの条項の階層）を自動的に識別し、処理速度を50倍以上向上させる。
- フルソース統合社内文書（契約書／電子メール）と外部データ（競合他社のウェブページ／業界レポート）を同時に処理し、「APIデータソース」機能を通じて業務システムのログにリアルタイムにアクセスすることで、データのサイロ化を解消します。
- インテリジェントな適応出力フォーマットはRAGアーキテクチャとネイティブに互換性があり、フィールドの命名は自動的にOpenAI Embeddingsに準拠するため、データのアラインメントコストが削減されます。
金融業界の典型的なワークフローを例に比較：
- 伝統的製法クローラーによる規制文書のクローリング→手作業によるハイライト→IT部門によるJSON化→モデルの微調整（全工程で2～3ヶ月）
- スパメタス・プログラムPDF＋ウェブリンクのアップロード→AIが主要フィールド（「発効日」など）を自動抽出→ワンクリックでベクターデータベースにプッシュ（完了まで30分）
また、このプラットフォームは、定期的なキャプチャ（例えば、保健委員会の新規則と毎日同期）によってデータ・バージョンを自動的に更新することで、AIの回答の適時性を確保する知識保存メカニズムも提供する。エンタープライズ・バージョンには、機密データのフィルタリングや操作ログの監査といったコンプライアンス機能も含まれている。
この答えは記事から得たものである。Supametas.AI：非構造化データをLLMの高可用性データに抽出するについて
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