Słownik pojęć

Dane nieustrukturyzowane

Czym jest Dane nieustrukturyzowane?

Dane nieustrukturyzowane nie mają stałego schematu tabelarycznego: to e-maile, umowy, instrukcje, strony internetowe, prezentacje, obrazy lub nagrania audio. Stanowią dużą część wiedzy organizacji, ale przez długi czas trudno było je automatycznie analizować. Modele językowe potrafią odczytywać i przeszukiwać takie treści oraz przekształcać je w informacje ustrukturyzowane, na przykład wyodrębniać z umowy terminy i kwoty do tabeli.

Jak pomaga KI.ordo

W KI.ordo jako wiedzę można dodawać tekst, pliki PDF z warstwą tekstową, pliki Word i strony internetowe, z których agenci korzystają następnie, podając odwołania do źródeł.

Dowiedz się więcej : Dane nieustrukturyzowane

Tematy

  • Dane
  • Dokumenty
  • Wiedza

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo
← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Dane ustrukturyzowane

Dane ustrukturyzowane mają ustalony schemat z jednoznacznie nazwanymi polami, na przykład tabele, bazy danych lub obiekty JSON zawierające takie informacje jak nazwa, cena i data. Maszyny mogą je niezawodnie odczytywać, filtrować i przetwarzać – w przeciwieństwie do tekstu swobodnego lub obrazów. Na stronach internetowych znaczniki schema.org opisują na przykład produkty, wydarzenia lub FAQ, aby wyszukiwarki i systemy AI jednoznacznie rozumiały treść. AI potrafi też wyodrębniać dane ustrukturyzowane z tekstu nieustrukturyzowanego.

  • dane
  • JSON
  • +1

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) automatycznie odczytuje dokumenty, takie jak faktury, umowy czy formularze, rozpoznaje ich rodzaj i przekształca istotne dane w dane ustrukturyzowane. Łączy rozpoznawanie tekstu na skanach, przetwarzanie języka naturalnego i reguły walidacji. Organizacje oszczędzają ręczne wprowadzanie danych i przyspieszają procesy, takie jak obsługa faktur przychodzących czy poczty. Niepewne pola powinni sprawdzić ludzie.

  • Dokumenty
  • ekstrakcja danych
  • +1
Szablon

Eksploracja danych (data mining)

Eksploracja danych (data mining) to systematyczne przeszukiwanie dużych zbiorów danych w poszukiwaniu wzorców, zależności i anomalii. Korzysta z metod statystycznych i uczenia maszynowego, takich jak klasteryzacja, klasyfikacja czy analiza asocjacji. Klasycznym przykładem jest analiza koszyka zakupowego w handlu detalicznym, która pokazuje, jakie produkty są często kupowane razem – podstawa do decyzji o asortymencie, wyłożeniu towaru i rekomendacjach.

  • analiza danych
  • rozpoznawanie wzorców
  • +1