BigQuery mengumumkan integrasi dengan Document AI yang memungkinkan pengguna mengekstrak wawasan berharga dari data dokumen dan mengembangkan aplikasi baru menggunakan model bahasa berskala besar. Kolaborasi ini akan memungkinkan pengguna BigQuery membuat ekstraktor khusus menggunakan model lanjutan Google yang disesuaikan dengan jenis dokumen dan metadata tertentu. Ekstraktor ini dapat dipanggil langsung dalam BigQuery menggunakan SQL, sehingga menyederhanakan proses mengubah data dokumen tidak terstruktur menjadi informasi terstruktur dan dapat ditindaklanjuti.

Integrasi ini menyederhanakan proses yang sebelumnya rumit dalam membangun pipeline Document AI terpisah, yang seringkali memerlukan upaya manual dan investasi yang signifikan. Kini, pengguna dapat dengan mudah membuat model jarak jauh untuk ekstraktor kustom AI Dokumen di BigQuery. Kemajuan ini akan memfasilitasi penerapan analisis dokumen dan pembuatan AI dalam skala yang lebih besar, membuka jalan bagi pengambilan keputusan berdasarkan data dan peningkatan inovasi.

Integrasi BigQuery dan Document AI memberikan pengalaman yang lancar mulai dari ekstraksi data hingga aplikasi AI. Pengguna dapat menggunakan SQL di BigQuery Studio untuk menentukan skema dokumen, melatih model kustom, dan menganalisis dokumen. Proses ini melibatkan pendaftaran model jarak jauh, pembuatan tabel objek untuk dokumen yang disimpan di Cloud Storage, dan ekstraksi kolom data menggunakan fungsi ML.PROCESS_DOCUMENT. Integrasi ini tidak hanya meningkatkan analisis dokumen, namun juga memungkinkan perusahaan menggabungkan data terstruktur dan tidak terstruktur untuk mendapatkan wawasan bisnis yang komprehensif.

Kemitraan BigQuery dan Document AI tidak hanya mencakup analisis hingga aplikasi AI generatif, yang memungkinkan pengguna membuat indeks untuk kueri penelusuran lanjutan dan memanfaatkan aplikasi LLM generatif untuk tugas-tugas seperti pemfilteran privasi dan pemeriksaan keamanan konten. Data teks terstruktur, bersama dengan metadata lainnya, akan membantu mempersiapkan kumpulan data pelatihan untuk menyempurnakan model bahasa. Integrasi ini membangun kasus penggunaan LLM pada data tingkat perusahaan yang dikelola dengan baik, sehingga memberikan pengalaman AI yang lebih terkontrol dan efisien. saus: