iModel 应用用例介绍
最新更新:
2025年08月12日
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KNIME结合iModel实现在线填报和审核演示
215 视图 •iModel(KNIME)如何用大语言模型处理PDF
202 视图 •iModel(KNIME)文件拆分
156 视图 •iModel 邮件回执统计
153 视图 •如何在 N-display 软件中构建原型 AI 助手
206 视图 •iModel(KNIME) 流程挖掘演示
137 视图 •如何将使用 ECharts 创建的数据可视化报表部署为Web应用程序
158 视图 •iModel监控文件目录的变化
142 视图 •如何利用iModel工作流来实现在线数据上传与更新
199 视图 •利用iModel(KNIME)实现数据在线填报的案例
205 视图 •iModel工作流助手及其与RPA功能的结合
220 视图 •iModel工作流助手及其与RPA功能的结合
220 视图 •KNIME结合iModel实现在线填报和审核演示
215 视图 •如何在 N-display 软件中构建原型 AI 助手
206 视图 •利用iModel(KNIME)实现数据在线填报的案例
205 视图 •iModel(KNIME)如何用大语言模型处理PDF
202 视图 •如何利用iModel工作流来实现在线数据上传与更新
199 视图 •如何将使用 ECharts 创建的数据可视化报表部署为Web应用程序
158 视图 •iModel(KNIME)文件拆分
156 视图 •iModel 邮件回执统计
153 视图 •iModel监控文件目录的变化
142 视图 •iModel(KNIME) 流程挖掘演示
137 视图 •该视频分享了如何利用大型语言模型(LLM)处理和提取PDF文档中的信息。讲者首先介绍了处理对象是PDF或EPPDF文件,并指出过去通常采用正则表达式进行信息提取,但现在大型语言模型提供了一种更高效的替代方案。处理流程主要分为三个核心部分:连接大型语言模型(可以是在线或本地模型),接着使用插件从PDF中批量提取数据,最后是**优化提示词(prompt)**以确保模型返回预期的、精确的结果。通过这种方法,不仅可以高效提取文本信息,例如公司名称,还可以处理图片素材,并且最终可以将整理好的数据导入到数据库中,实现自动化和精细化的信息处理。
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