Компания «Диасофт» объявила о расширении возможностей своего программного продукта «Сервис интеллектуального парсинга документов», который является частью решения «Фабрика данных» (Digital Q.DataFactory). Данный продукт предназначен для автоматизированной обработки данных из файлов различных форматов, включая PDF, DOCX, PPTX, XLSX, а также изображения и аудио. Он преобразует эти данные в структурированный вид, такой как JSON, Markdown и HTML, что позволяет использовать их для аналитики и в сценариях с применением искусственного интеллекта.
В обновленной версии «Сервиса интеллектуального парсинга документов» реализованы несколько доработок, которые расширяют его интеграционные и эксплуатационные возможности. Одним из ключевых изменений стало гибкое подключение внешних визуально-языковых моделей (Visual Language Models, VLM) через шлюз вызова ИИ-моделей. Теперь модель анализа не «зашита» в образ сервиса, что позволяет использовать любую подходящую VLM без необходимости пересборки и перевыпуска образа. Также внедрена конвейерная обработка нескольких документов из файловых хранилищ, что исключает необходимость поштучного вызова API для каждого документа.
Сервис теперь поддерживает единую систему аутентификации (SSO), что улучшает безопасность и управление доступом. Пользовательский интерфейс и API интегрируются с этой системой, а также добавлена возможность локализации интерфейса, включая переключение на русский язык для промышленного использования. Эти доработки направлены на повышение гибкости, безопасности и удобства интеграции в ИТ-ландшафт.
Илья Шуйков, руководитель продукта «Фабрика данных», отметил, что компания оперативно развивает функциональность продукта, ориентируясь на пожелания и потребности заказчиков. Главное изменение в этом релизе – исключение жесткой привязки к конкретной VLM, что предоставляет заказчикам возможность самостоятельно выбирать и менять модели без пересборки сервиса. Обновленный «Сервис интеллектуального парсинга документов» уже доступен клиентам «Диасофт», и доработки выполнены с учетом запросов пользователей.