Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

BigQuery đã công bố việc tích hợp với Document AI, cho phép người dùng trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu tài liệu và phát triển các ứng dụng mới bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn. Sự cộng tác này sẽ cho phép người dùng BigQuery tạo các trình trích xuất tùy chỉnh bằng cách sử dụng các mô hình nâng cao của Google được điều chỉnh cho phù hợp với các loại tài liệu và siêu dữ liệu cụ thể. Bạn có thể gọi trực tiếp những trình trích xuất này trong BigQuery bằng cách sử dụng SQL, đơn giản hóa quy trình chuyển đổi dữ liệu tài liệu phi cấu trúc thành thông tin có cấu trúc, có thể thực hiện được.

Sự tích hợp này giúp đơn giản hóa quy trình phức tạp trước đây trong việc xây dựng các quy trình Tài liệu AI riêng biệt, thường đòi hỏi nỗ lực và đầu tư thủ công đáng kể. Giờ đây, người dùng có thể dễ dàng thiết lập các mô hình từ xa cho trình trích xuất tùy chỉnh Tài liệu AI trong BigQuery. Sự tiến bộ này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc ứng dụng phân tích tài liệu và tạo ra AI trên quy mô lớn hơn, mở đường cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và nâng cao đổi mới.

Tích hợp BigQuery và Document AI mang lại trải nghiệm liền mạch từ việc trích xuất dữ liệu đến các ứng dụng AI. Người dùng có thể sử dụng SQL trong BigQuery Studio để xác định lược đồ tài liệu, huấn luyện các mô hình tùy chỉnh và phân tích tài liệu. Quá trình này bao gồm việc đăng ký một mô hình từ xa, tạo bảng đối tượng cho các tài liệu được lưu trữ trong Cloud Storage và trích xuất các trường dữ liệu bằng hàm ML.PROCESS_DOCUMENT. Việc tích hợp này không chỉ tăng cường phân tích tài liệu mà còn cho phép các công ty kết hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để có được những hiểu biết toàn diện về kinh doanh.

Sự hợp tác của BigQuery và Document AI không chỉ dừng lại ở phân tích mà còn đến các ứng dụng AI tổng quát, cho phép người dùng xây dựng chỉ mục cho các truy vấn tìm kiếm nâng cao và sử dụng các ứng dụng LLM tổng quát cho các tác vụ như lọc quyền riêng tư và kiểm tra an toàn nội dung. Dữ liệu văn bản có cấu trúc, cùng với siêu dữ liệu khác, sẽ giúp chuẩn bị bộ dữ liệu đào tạo cho các mô hình ngôn ngữ tinh chỉnh. Sự tích hợp này xây dựng các trường hợp sử dụng LLM trên dữ liệu cấp doanh nghiệp được quản lý tốt, mang lại trải nghiệm AI hiệu quả và được kiểm soát hơn. nước xốt: