データ準備パイプライン
fileForgeは、分類、抽出、AIスキーマ作成、推論、エンリッチメントを網羅する5段階のデータ準備パイプラインを提供し、構造化された出力を実現します。
fileAIは、非構造化ファイルを構造化・検証済みデータに変換する必要がある企業向けのAIネイティブなデータ準備およびワークフロー自動化プラットフォームです。サイトでは、fileForgeを基盤プラットフォームとして位置づけ、fileLedgerを財務業務向け、fileShieldを保険会社向けのケース管理向けとして紹介しています。
この製品は、統制された実行を中心に設計されています。多様なファイル形式からデータを取得し、出力を準備・検証し、監査可能性を備えたSOP主導のワークフローをオーケストレーションします。公開されている料金ページにはセルフサービスプランとエンタープライズプランがあり、エンタープライズ向けにはカスタムモデル、カスタム統合、プライベートクラウドまたはオンプレミス導入のオプションが記載されています。
fileForgeは、分類、抽出、AIスキーマ作成、推論、エンリッチメントを網羅する5段階のデータ準備パイプラインを提供し、構造化された出力を実現します。
このプラットフォームは、マルチモーダルAI OCR、分類、スキーマ、ワークフロー検証を使用して複雑なファイルを処理し、下流の利用に向けて準備します。
fileAIはSOP主導のワークフローオーケストレーションを適用し、ファイルベースのプロセス全体でチームが作業の振り分け、照合、検証、実行を行えるようにします。
このプラットフォームは、抽出、検証、変換の各ステップを引用とタイムスタンプ付きで記録し、出力がどのように生成されたかを追跡できるようにします。
fileAIにはAI Queryと、自然言語またはガイド付き設定を使ってファイル間やスキーマ間で情報を比較できる設定可能なマッチングオプションが含まれています。
料金ページには、セルフサービスプランに文書の取り込み方法としてメール、API、直接アップロードが含まれ、さらに無制限のユーザーとワークスペースが含まれると記載されています。
ERP連携出力が必要な買掛金ワークフローにおいて、請求書の取り込み、検証、照合、計上を自動化するためにfileLedgerを使用します。
照合業務のために、自然言語またはガイド付き設定を使って、銀行取引明細書、元帳、決済ゲートウェイ、販売一覧を比較するためにfileLedgerを使用します。
構造化されたレビューとオーケストレーションが必要な、保険およびその他の規制業界のケース、請求、契約ワークフローにfileShieldを使用します。
業務チームが大量のファイルからデータを分類、抽出、正規化、エンリッチメントし、その後の処理へ振り分ける必要がある場合にfileForgeを使用します。
多様なファイル形式、手書きコンテンツ、多言語文書を含む業務プロセスにこのプラットフォームを使用します。
fileAIは、JPEG、PNG、TIF、TIFF、HEIC、HEIF、PDF、CSV、XLSX、XLS、DOC、DOCX、ZIP、WEBPを含む、一般的な文書およびデータファイル形式のほとんどをサポートしています。料金ページによると、リクエストに応じて他の形式にも対応できます。
はい。fileAIによると、AI OCRエンジンは200以上の言語で印刷文字と手書き文字を認識でき、料金ページでも手書き文字への対応が記載されています。
はい。料金ページによると、fileAIは数百ページにわたる文書を抽出、処理、理解できます。
料金ページによると、Starterプランは処理ページ単位で課金されます。課金対象の1ページは、文書の1ページまたは用紙1枚としてカウントされます。
fileAIは、通信時および保存時のファイルを暗号化し、監査ログ付きのロールベースアクセスを使用し、プライベートクラウドとオンプレミスの導入オプションを提供していると述べています。また、GDPRに準拠する管理策を備え、SOC 2 Type 2について独立監査を受けているとも記載しています。
トラフィックデータは参考情報としてご利用ください。
upstage.ai
Upstage AIは、複雑なファイルの変換、構造化データの抽出、文書ワークフローの構築を支援する文書処理ツールと大規模言語モデルを提供します。API、Studio、AWS Marketplace、オンプレミスに対応。
mixpeek.com
Multimodal data infrastructure that turns files in object storage into searchable, structured data.
formalini.com
Formalini turns photos, scans, PDFs, and other documents into structured data using a user-defined or automatically generated schema. It supports validation, human review, and delivery through JSON, CSV, APIs, and webhooks.
microsoft.github.io
GraphRAG is a research project and data pipeline for extracting structured information from unstructured text with language models, then using graph-based context to support question answering over private data.
python.useinstructor.com
Instructor is a developer library for extracting structured, validated data from large language models. It uses Pydantic schemas, automatic retries, streaming, and a consistent interface across cloud, local, and routed LLM providers.
www.diffbot.com
Diffbotは、公開Web上の非構造化コンテンツを、AIアプリケーションや調査ワークフローで使える構造化・リンク済みデータに変換します。検索、ページ抽出、クロール、ナレッジグラフ検索に対応します。