#document processing
risultati
-
Marker 2 di Datalab: 76,0 su olmOCR-bench a 2,9 pagine al secondo
Datalab riscrive da zero Marker: la modalità balanced segna 76,0% su olmOCR-bench a 2,9 pagine al secondo su…
-
Adaptive parsing per RAG: partire economici, pagare il parser pesante solo quando serve
Un parser cheap come PyMuPDF gestisce la maggior parte delle pagine; si escala a un parser strutturato o…
-
RAG: la maggior parte delle “allucinazioni” sono errori di extraction
Nel RAG il modello legge il contesto: se la risposta è sbagliata è quasi sempre un errore di…
-
Classificare documenti su 100.000+ label: il workflow vector search + AI Classify di Databricks
Databricks confronta vector search, AI Classify e chiamata diretta ai frontier model su tassonomie con oltre 100.000 label:…
-
Parsing adattivo dei PDF: partire economici e pagare un parser pesante solo quando serve
Invece di scegliere un parser unico per l’intero documento, la pagina stessa decide quanto vale la pena parsarla:…
-
Una sola pipeline RAG, quattro PDF diversissimi: gli stessi quattro bricks, ogni risposta tipizzata e citata
Una singola funzione pdf_qa collega i quattro bricks di una pipeline RAG e gira senza modifiche su un…
-
Le allucinazioni del RAG sono spesso fallimenti del retrieval
Quando un sistema RAG risponde con sicurezza ma in modo sbagliato, la causa è quasi sempre a monte:…
-
Built Technologies: document intelligence su AWS per la finanza immobiliare
Built Technologies ha costruito su Amazon Bedrock e l’IDP Accelerator un motore di document intelligence che classifica, estrae…
-
Per l’AI le tabelle non bastano: il ruolo dei dati non strutturati
Fivetran sostiene che i sistemi agentici hanno bisogno anche di email, PDF e allegati, non solo di tabelle:…
-
Pydantic + OpenAI: output strutturati dagli LLM senza parsing manuale
Combinare i Structured Outputs di OpenAI con Pydantic permette di ricevere oggetti Python tipizzati e validati, invece di…