<strong>OmniParse</strong> 是一个数据摄取和解析平台，可以将各种非结构化数据（如文档、表格、图像、视频、音频文件和网页内容）转换为结构化、可操作的数据，以便于生成式人工智能（GenAI）应用的兼容和优化。 它可以进行： <ul> <li><strong>数据清理</strong>：从原始数据中去除错误、不一致或无用的信息。</li> <li><strong>数据结构化</strong>：将非结构化的数据转换为有组织、标准化的格式，使其易于分析和使用。</li> </ul> 传统上，数据清理、结构化和准备工作是复杂且耗时的过程。OmniParse 通过自动化和智能化处理，使这一过程变得更加简单和高效。大大提高了人工智能应用（例如生成式人工智能应用） 数据清理和数据准备的工作效率。 <h4><img class="aligncenter size-full wp-image-10613" src="https://img.xiaohu.ai/2024/06/Jietu20240630-172236@2x-scaled.jpg" alt="" width="2560" height="1257" />举个例子</h4> 假设你有一堆不同格式的文件（比如PDF文档、图片和视频），你想要利用这些数据进行AI模型的训练或分析。 <ol> <li><strong>没有 OmniParse 的情况下</strong>： <ul> <li>你需要手动处理每个文件类型，提取有用信息，清理数据，转换为结构化格式，这个过程既耗时又容易出错。</li> </ul> </li> <li><strong>有 OmniParse 的情况下</strong>： <ul> <li>你只需要将这些文件输入到OmniParse中，它会自动完成数据清理、结构化和准备工作，然后输出已经准备好的、适合AI应用的数据。这使得你可以更专注于AI模型的训练和应用，而不是花大量时间在数据处理上。</li> </ul> </li> </ol> <ol> <li><strong>多格式数据支持</strong>： <ul> <li>支持20种文件类型，包括： <ul> <li><strong>文档</strong>：.doc, .docx, .pdf, .ppt, .pptx</li> <li><strong>图像</strong>：.png, .jpg, .jpeg, .tiff, .bmp, .heic</li> <li><strong>视频</strong>：.mp4, .mkv, .avi, .mov</li> <li><strong>音频</strong>：.mp3, .wav, .aac</li> <li><strong>网页</strong>：动态网页</li> </ul> </li> </ul> </li> <li><strong>本地处理</strong>： <ul> <li>所有的数据处理都在本地完成，不需要通过外部API，从而确保用户的数据隐私和安全。</li> </ul> </li> <li><strong>数据解析与优化</strong>： <ul> <li>将文档、图像、音频、视频和网页内容转换为高质量的结构化Markdown格式。</li> <li><strong style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">文档解析</strong><span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">：将文本内容提取并转换为结构化格式。</span></li> <li><strong style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">图像处理</strong><span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">：图像提取和字幕生成。</span></li> <li><strong style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">音视频转录</strong><span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">：将音频和视频内容转录为文本。</span></li> <li><strong style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">网页爬取</strong><span style="font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, Oxygen-Sans, Ubuntu, Cantarell, 'Helvetica Neue', sans-serif;">：自动爬取网页内容并进行解析。</span></li> </ul> </li> <li><strong>易于部署</strong>： <ul> <li>兼容Docker和Skypilot，用户可以轻松部署。</li> <li>友好的交互式用户界面，由Gradio驱动，方便用户操作。</li> </ul> </li> <li><strong>扩展功能</strong>： <ul> <li>计划整合LlamaIndex、Langchain和Haystack等框架。</li> <li>支持动态数据块和基于指定Schema的结构化数据提取。</li> <li>支持批量处理多个文件，提升处理效率。</li> </ul> </li> </ol> <strong><img class="aligncenter size-full wp-image-10614" src="https://img.xiaohu.ai/2024/06/Jietu20240630-172347@2x.jpg" alt="" width="1556" height="820" />OmniParse 可应用于多个领域，包括但不限于：</strong> <ul> <li><strong>文档管理</strong>：将大量文档自动转换为结构化数据，便于检索和分析。</li> <li><strong>内容创作</strong>：支持图像、音频和视频的处理和转录，为创作者提供高效的工具。</li> <li><strong>网页爬取</strong>：自动爬取和解析网页内容，为数据分析和研究提供支持。</li> <li><strong>教育和培训</strong>：为教育资源提供高效的内容转换和结构化工具。</li> </ul> GitHub：<a href="https://github.com/adithya-s-k/omniparse" target="_blank" rel="noopener">https://github.com/adithya-s-k/omniparse</a> 帮助文档：<a href="https://docs.cognitivelab.in/" target="_blank" rel="noopener">https://docs.cognitivelab.in/</a> 在线体验：<a class="underline underline-offset-2 text-primary hover:text-primary-700 transition-colors " href="https://colab.research.google.com/github/adithya-s-k/omniparse/blob/main/examples/OmniParse_GoogleColab.ipynb" target="_blank" rel="noopener" data-immersive-translate-walked="53c0de5b-c621-47ac-9dde-541b4148ca6f"><span class="inline-flex max-w-[300px]" data-immersive-translate-walked="53c0de5b-c621-47ac-9dde-541b4148ca6f"><img class="inline" src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="" data-immersive-translate-walked="53c0de5b-c621-47ac-9dde-541b4148ca6f" /></span></a>
