Supametas.AI官网 – 非结构化数据处理平台

Unstructured Technologies是一个创新平台，旨在简化非结构化数据的提取、转换和加载（ETL）过程，尤其适用于大语言模型（LLMs）。它通过自动化数据处理流程，帮助数据科学家、人工智能研究人员和企业加速非结构化数据的准备，提升AI应用的效率。

OmniParse 是一个多格式数据解析与优化平台，能够将非结构化数据转换为结构化数据，专为增强与GenAI框架的兼容性设计。它支持从文档到多媒体的高效数据转换，并具备数据优化功能。此外，OmniParse 还支持跨模态对齐、流式处理、自监督学习、分布式架构、自动版本迁移和审计追踪等功能。该平台支持约20种文件格式，包括文档、表格、图像、视频、音频、网页等，适合批量处理各种数据并用于AI应用的场景。

Towhee 是一个开源的嵌入框架与社区，旨在帮助用户使用深度学习的方法处理非结构化数据，如图片、视频和自然语言。

Alphastream是专为资本市场设计的AI工具，能够提取和分析非结构化的金融和法律数据，提升决策效率，帮助用户做出更智能的投资决策。

SynapseML是一个轻量级、可扩展的分布式机器学习库，旨在支持大规模数据处理和机器学习任务。它与Apache Spark紧密集成，提供多种机器学习算法和丰富的数据预处理工具，能够与Azure服务无缝对接，适合在多种数据源和输出格式中使用。

Instill VDP是一个开源的无代码/低代码平台，旨在快速创建AI工作流程。它能够处理非结构化数据，确保高效的数据连接、灵活的管道设计，以及平滑的AI模型与数据源集成。

Entry Point AI 是一个现代化的微调平台，支持定制和管理大语言模型，用户无需编程技能即可训练和评估模型。它提供用户友好的界面，帮助用户按照具体需求优化大语言模型的表现。

datachain是一款专为处理大量非结构化AI数据设计的工具，支持多模态API调用和本地AI推理并行处理。它能够智能统一管理图片、视频、文本、PDF、JSON、CSV、parquet等多种数据类型，并自动保存处理记录和版本。此外，datachain支持从各种云存储（如谷歌云、亚马逊云）或本地读取数据，无需手动复制，且具备智能搜索和分析功能，能够处理超大数据集并进行并行处理。

Openlayer是一个先进的平台，旨在使用机器学习算法构建高质量、可信赖的模型。它提供了一个工作区，用于从头开始评估和设计机器学习模型。用户可以创建账户并访问评估工作区，上传数据集，配置模型参数，并选择合适的机器学习算法进行训练和测试。Openlayer配备了用户友好的界面，提供数据预处理、特征选择、模型评估和可视化工具。

Tactic是一个先进的AI工具，旨在帮助用户快速从各种文档中提取宝贵的洞察，改变研究、分析和决策的方式。该工具能够简化复杂的数据处理任务，释放用户文档的全部潜力。

Griddo 是专为高等教育机构设计的数字体验平台，帮助用户集中管理所有网络资产，创建和管理网站，确保品牌一致性，提供无代码界面以简化操作。

达观Agent办公智能体是一个专注于企业级应用的AI平台，通过整合“曹植”大语言模型、IDP智能文本处理和RPA自动化技术， 构建了“数智大脑-眼识别-手执行”的智能办公解决方案。该平台基于企业知识库，能够实现文档解析、语义理解、流程自动化 和智能交互，旨在提升企业办公效率，尤其适用于金融、法律、媒体等高文档处理需求的行业。

Instabase利用最新的人工智能创新，自动化手动流程，解锁非结构化数据，帮助企业转型。它能够利用非结构化数据来简化手动流程，加快决策速度，提高智能应用的效率。

Plat.AI 是一款预测分析软件，支持使用机器学习和深度学习算法构建和部署自定义模型，实现实时预测。它提供了自动化的模型构建平台，配备数据预处理工具、自定义建模解决方案和无代码建模能力。

Agent Hospital 是由清华大学 AI 研究团队开发的模拟医院系统，使用大型语言模型（LLM）驱动的自主代理来模拟患者、护士和医生。该系统允许医生代理通过治疗大量虚拟患者来进化，在诊断和治疗方面达到高准确率，无需手动标注数据。研究表明，该系统在 MedQA 基准测试中表现优异，尤其在呼吸系统疾病子集上达到 93.06% 的准确率。项目具有高效率，几天内可处理上万名患者的诊断和治疗，效率是人类医生的 500 倍。