DALIは、OCR、表抽出、視覚-言語モデルを組み合わせたオープンソースのフレームワークで、インタラクティブな質問応答、要約、および文書からのデータ抽出を支援します。モジュール化されたコンポーネントとカスタマイズ可能なワークフローを通じて、文書AIパイプラインの作成を合理化し、ドキュメント理解の研究と開発を加速します。
このツールを宣伝する
このツールを更新する
DALI
DALIは、OCR、表抽出、視覚-言語モデルを組み合わせたオープンソースのフレームワークで、インタラクティブな質問応答、要約、および文書からのデータ抽出を支援します。モジュール化されたコンポーネントとカスタマイズ可能なワークフローを通じて、文書AIパイプラインの作成を合理化し、ドキュメント理解の研究と開発を加速します。
フィーチャー
DALIとは？
DALIは、画像、PDF、スキャンしたファイルを取り込むことができる構造化可能なSDKを提供します。OCRエンジンと視覚-言語モデルを統合し、レイアウト要素の検出、表の抽出、ユーザークエリへの回答を行います。開発者はパイプラインをカスタマイズし、異なるLLMを差し込むことやインタラクティブなWebまたはCLIインターフェースを展開できます。キャッシュ、バッチ処理、多モデルオーケストレーションをサポートし、最小限のコードでドキュメント理解タスクを高速化します。
誰がDALIを使うの？
- データサイエンティスト
- AI研究者
- ソフトウェア開発者
- デジタルアーカイバル
- 法律・金融アナリスト
DALIの使い方は？
- ステップ1: DALIリポジトリをクローンまたはpipでインストールします。
- ステップ2: 設定ファイルにお好みのOCRエンジンとモデルAPIキーを構成します。
- ステップ3: 提供されたデータセットローダーを使用して文書または画像をパイプラインに取り込みます。
- ステップ4: Pythonスクリプトまたはノートブックでクエリテンプレートと処理モジュールを定義します。
- ステップ5: インタラクティブCLIを実行するか、Webインターフェースを統合して質問し、回答を取得します。
プラットフォーム
- mac
- windows
- linux
DALIの主な特長・利点
コア機能
- マルチモーダル文書取り込み (PDF、画像、スキャン)
- OCR統合 (Tesseract、PaddleOCRなど)
- テーブルの検出と抽出
- 視覚・言語クエスチョンアンサー
- 文書要約
- カスタマイズ可能なパイプラインコンポーネント
- モデルのオーケストレーションとキャッシング
利点
- ドキュメント理解の開発を加速
- オープンソースでベンダーに依存しない
- さまざまなLLMやOCRエンジンへの柔軟な統合
- モジュラー設計による容易なカスタマイズ
- 手作業のデータラベリング作業を削減
- 研究と運用のワークフローをサポート
DALIの主な使用ケース・アプリケーション
- 歴史的な文書分析に関する学術研究
- 法的契約書のレビューと条項抽出
- 財務報告の要約とデータ抽出
- アーカイブ資料のデジタル化
- 規制産業におけるコンプライアンス監視
DALIのFAQs
DALI会社情報
- University of L'Aquila DISIM
DALI のレビュー
5/5
DALIの主な競合と代替品は？
- Haystack
- LangChain
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
- DocArray
あなたも好きかもしれません：
Flowithは、無料の🍌Nano Banana Proやその他の効果的なモデルを提供するキャンバスベースのエージェント型ワークスペースです...
Phoenix AI Assistantは、インテリジェントな自動化およびパーソナライズされたサポートを使用してタスクの効率化を支援します。
サイバーセキュリティのデータセットに対して、LLM駆動のQ&Aを可能にするオープンソースのRAGベースAIツールで、コンテキストに基づく脅威インサイトを提供します。
Deep Research Agentは、AI駆動の検索と自然言語処理（NLP）を使用して、文献の収集、要約、分析を自動化します。
LlamaIndexによる知識検索とLangChain統合を活用し、AIを通じてCUHKSZのドキュメント上でインタラクティブなQ&Aを可能にします。
SmartRAGは、カスタムドキュメントコレクション上でLLM駆動のQ&Aを可能にするRAGパイプラインを構築するためのオープンソースPythonフレームワークです。