En el panorama actual de los negocios, las organizaciones se enfrentan al desafío de extraer valiosos insights que se encuentran sepultados en una amplia variedad de documentos, que incluyen informes, presentaciones, PDF, páginas web y hojas de cálculo. Normalmente, los equipos deben revisar manualmente estos archivos, copiar datos en hojas de cálculo, construir tableros y utilizar herramientas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) basadas en plantillas que, a menudo, pasan por alto detalles importantes en medios complejos.
La tecnología de procesamiento inteligente de documentos, impulsada por inteligencia artificial, ofrece un flujo de trabajo automatizado que lee, comprende y extrae información de documentos. Esta herramienta es capaz de interpretar formatos ricos, como tablas, gráficos, imágenes y texto, utilizando agentes de IA y técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). De este modo, convierte el contenido multimodal en insights accesibles tanto para sistemas multiagente como para personas.
Con los modelos abiertos y las bibliotecas aceleradas por GPU de NVIDIA Nemotron, las organizaciones pueden desarrollar sistemas de inteligencia documental impulsados por IA para investigación, servicios financieros, flujos de trabajo legales y más. Estos modelos abiertos, junto con conjuntos de datos y recetas de entrenamiento, han dado lugar a sólidos resultados en clasificaciones como MTEB, MMTEB y ViDoRe V3, benchmarks que evalúan modelos de recuperación multimodal y multilingüe. Esta tecnología permite a los equipos elegir los mejores modelos para tareas como búsqueda y respuesta a preguntas.
Los sistemas de inteligencia documental que pueden extraer significado de layouts complejos, escalar a enormes bibliotecas de archivos y mostrar exactamente de dónde proviene una respuesta son increíblemente útiles en entornos de alta relevancia. Estos sistemas no solo entienden el contenido rico de los documentos, superando la simple extracción de texto para capturar información de gráficos, tablas y páginas de múltiples idiomas, sino que también manejan grandes cantidades de datos en constante cambio y encuentran exactamente lo que los usuarios necesitan. Además, pueden proporcionar evidencias detrás de las respuestas, ofreciendo citas a páginas o cuadros específicos, lo cual es crítico en industrias reguladas.
Gracias a estas capacidades, los archivos estáticos se transforman en sistemas de conocimiento vivos que impulsan directamente la inteligencia empresarial, mejoran las experiencias del cliente y optimizan los flujos de trabajo operacionales.
Empresas como Justt y Docusign ya están aplicando estas tecnologías para mejorar sus procesos. Justt utiliza una plataforma impulsada por IA que automatiza el ciclo de vida del contracargo en servicios financieros, mientras que Docusign está evaluando modelos de Nemotron Parse para una comprensión más profunda de contratos a escala.
Por otro lado, Edison Scientific está integrando el modelo Nemotron Parse dentro de su pipeline PaperQA para mejorar la extracción de información de investigaciones científicas a gran escala, transformando corpuses de investigación extensos en motores de conocimiento interactivos.
El diseño de una aplicación robusta de procesamiento inteligente de documentos con tecnologías de NVIDIA requiere capacidades que pueden manejar la extracción de datos, la creación de embeddings y la reranking, manteniendo la seguridad y el cumplimiento de regulaciones de los datos. Esto se logra a través de microservicios y modelos fundacionales de NVIDIA, que operan eficientemente en GPUs de NVIDIA, permitiendo a los equipos escalar desde la prueba de concepto hasta la producción. Este enfoque asegura un rendimiento óptimo, manejando los costos computacionales con eficiencia.
Para aquellos interesados en sumarse a esta revolución tecnológica, NVIDIA ofrece tutoriales de iniciación para construir pipelines de procesamiento de documentos con capacidades RAG, y proporciona acceso a modelos abiertos como el NVIDIA NeMo Retriever en plataformas como GitHub y Hugging Face, facilitando a los desarrolladores el inicio en la construcción de sistemas avanzados de inteligencia documental.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
