DeepTagger

DeepTagger是一款基於雲端的文檔處理平台，它利用先進的AI技術，通過簡單的高亮和標註界面讓用戶輕鬆訓練AI，從而實現從各種文檔中自動提取所需數據。該產品的重要性在於它極大地簡化了文檔數據處理流程，提高了工作效率。其主要優點包括無需代碼和復雜模板、支持多種文件格式、可構建自定義模型、能進行嵌套數據提取和深度推理。產品背景：致力於解決企業在文檔數據處理方面的難題。價格方面，用戶可免費處理多達200頁的文檔，無需信用卡信息。產品定位為面向各類企業，提供高效、便捷的文檔數據自動化處理解決方案。

需求人群：

["企業財務人員：企業財務人員日常需要處理大量的金融報告和財務文件， DeepTagger可以幫助他們快速從這些文檔中提取關鍵數據，如收入、支出、利潤等，大大提高財務分析和報表製作的效率。", "法律從業者：法律從業者會接觸到各種法律合同和法律文書，使用DeepTagger能夠迅速提取合同中的條款、義務、期限等重要信息，有助於他們更好地進行合同審查和法律研究。", "人力資源專家：人力資源專家在招聘過程中會收到大量的簡歷，通過DeepTagger可以自動提取簡歷中的關鍵信息，如工作經驗、教育背景、技能等，從而更高效地篩選候選人。", "物流行業從業者：物流行業涉及眾多的物流文件，如運單、倉儲記錄等， DeepTagger能夠快速準確地提取物流信息，如貨物信息、運輸路線、交付時間等，有助於優化物流流程和提高運營效率。"]

使用場景示例：

金融機構：使用DeepTagger從季度財務報告中提取關鍵財務指標，如營收、利潤、資產負債等，用於財務分析和決策。

法律事務所：通過該平台從法律合同中快速提取條款、義務和責任等信息，輔助律師進行合同審查和風險評估。

招聘公司：利用DeepTagger從大量簡歷中自動提取候選人的工作經驗、技能、教育背景等信息，提高招聘效率。

產品特色：

用戶可以使用平台提供的高亮和標註界面，直觀地訓練強大的AI，讓其精準地提取出用戶所需要的數據，無需編寫代碼或使用複雜的模板。

平台支持上傳任何文件類型，如PDF、Word文檔、JPG圖像、PNG圖像、文本文件等，基於雲端的解決方案能夠接收所有文檔，以構建自動化工作流程。

在完成數據訓練後，平台可迅速給出預測結果，用戶能夠快速對結果進行優化，並在數秒內將提取的數據導出，方便後續使用。

平台能夠從金融報告、法律合同、保險索賠、物流文件、簡歷等各種文檔中立即提取數據，滿足不同場景下的信息獲取需求。

它是一個完全無模板的平台，用戶可以為任何文檔構建真正自定義的AI模型，擺脫對供應商提供模板的依賴，充分滿足個性化需求。

借助核心大語言模型（LLM），平台的主觀推理引擎能夠超越簡單的數據提取，理解文檔的上下文並解釋其意圖，從而挖掘出更深入的見解。

平台支持嵌套結構，能夠準確處理複雜文檔，例如具有多個行項目的發票，確保數據提取的準確性和完整性。

使用教程：

第一步：上傳文檔。用戶可以使用平台上傳任何類型的文件，其基於雲端的解決方案能夠接收各種文檔，為後續構建自動化工作流程做好準備。

第二步：高亮和標註。使用平台提供的直觀高亮和標註界面，對所需的數據進行標記，以此訓練AI，使其了解用戶的數據提取需求。在此過程中，無需編寫代碼或使用複雜的模板。

第三步：預測和導出。完成數據訓練後，平台會立即給出預測結果，用戶可以快速對結果進行優化，並在數秒內將提取的數據導出，以便進行後續的處理和使用。