連結：https://github.com/adithya-s-k/omniparse
OmniParse是一個資料解析平臺，能夠將各種非結構化資料轉換為結構化、可操作的資料，特別適用於通用人工智慧（GenAI）應用。它支援文檔、表格、圖片、影片、音訊檔案和網頁等資料型別，透過提供清潔、結構化的資料，為人工智慧應用如RAG、微調等做好準備。
需求人群：
- OmniParse的目標受眾是資料科學家、人工智慧開發者和任何需要將非結構化資料轉換為結構化資料以供機器學習或其他分析工具使用的人。它特別適合需要處理大量不同格式資料並希望提高資料處理效率的專業人士。
使用場景示例：
- 將學術論文PDF轉換為結構化文本，便於內容分析。
- 從社交媒體影片提取關鍵幀和字幕，用於內容摘要。
- 對網頁進行爬取，提取動態內容並生成結構化報告。
產品特色：
- 支援約20種檔案型別，包括文檔、圖片、影片和音訊。
- 提供表格提取、影象提取/標註、音訊/影片轉錄和網頁爬取功能。
- 完全在地化，無需外部API呼叫。
- 適用於T4 GPU，易於使用Docker和Skypilot進行部署。
- 支援透過Gradio提供的互動式使用者介面。
- 即將支援Langchain、llamaindex和haystack整合。
使用教學：
1. 安裝OmniParse，可以透過pip或Docker進行安裝。
2. 根據需要選擇載入文檔、多媒體或網頁解析模型。
3. 使用提供的API端點，如文檔解析、媒體解析或網站解析。
4. 透過POST方法傳送請求，包含所需解析的檔案或URL。
5. 接收結構化資料，根據應用場景進行進一步處理。
6. 利用Gradio提供的互動式介面進行更直觀的操作體驗。