Soluções para aprimorar o processamento de dados para a AI Intelligentsia
Diante dos desafios do processamento de dados não estruturados, a Praxos.ai os enfrenta com as seguintes soluções acionáveis:
- Transformação do gráfico de conhecimentoA primeira etapa é transformar automaticamente os dados brutos, como PDFs e fluxos de dados de API, em um gráfico de conhecimento digitado e estabelecer uma rede clara de relacionamentos de dados. Por exemplo, o "segurado" em uma apólice de seguro é automaticamente associado ao número e ao valor da apólice correspondente.
- Processo de extração estruturado::
- Upload em lote de arquivos em vários formatos (apólices de seguro, dados de clientes, etc.) via SDK/API
- Análise automática de texto, imagens e conteúdo de tabelas
- Identificar campos-chave e estabelecer regras de associação de dados
- Mecanismo de atualização dinâmicaO sistema suporta recuperação e atualização em tempo real de nós de dados para garantir que as inteligências de IA estejam sempre trabalhando com base nos fatos mais recentes.
Efeito da implementação: um caso de seguro mostra que as informações da apólice que originalmente exigiam horas de agrupamento manual podem ser geradas automaticamente em um banco de dados estruturado em 5 minutos após a aplicação, com uma taxa de precisão de consulta superior a 98%.
Essa resposta foi extraída do artigoPraxos: criando uma base de conhecimento estruturada e confiável para inteligências de IAO
