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Datalab 是一家专注于文档智能(Document Intelligence)的研究实验室,致力于训练高精度文档理解模型,服务于前沿人工智能实验室、博物馆及对准确性要求严苛的企业客户。

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Datalab란?

Datalab 提供端到端的高精度文档智能解决方案,涵盖从多格式文档(PDF、表格、幻灯片等)转换为结构化数据(Markdown/HTML/JSON),到自定义字段抽取、文档自动分段,再到输出质量持续评估的完整流程;其核心模型 Chandra 2.5 支持词级定位框、图表数据提取与结构化图注生成,并在多项基准测试中达到94.1%–95.6%的准确率,显著优于同类工具;部署方式灵活,支持托管云、客户自有VPC或完全离线的纯本地环境,满足科研、金融、医疗、保险等强监管场景的数据主权需求。

주요 기능

  • P · 01 转换:使用 Chandra 2.5 模型将 PDF、电子表格、幻灯片等文档快速转为 Markdown、HTML 或 JSON 格式,支持词级边界框、图表数据与结构化图注输出;

  • P · 02 提取:按用户定义字段精准抽取结构化 JSON 数据,每项结果附带引用来源与置信度评分,提供 Turbo 至 Accurate 四种处理模式。

활용 사례와 대상

AI 研究实验室、AI 与科学交叉领域团队、金融服务机构、医疗健康组织、保险机构

  • 将PDF、电子表格、幻灯片等文档批量转换为Markdown、HTML或JSON格式,支持添加词级边界框、图表数据及结构化图描述
  • 从文档中按自定义字段抽取结构化JSON输出,并附带每项的引用位置与置信度评分
  • 识别原本合并为单个文件的多个文档之间的自然分界,实现自动分段
입력

PDF、电子表格、幻灯片、网页爬取内容、科学论文(含 PDF + LaTeX)、千页以上书籍、多语言文本、含数学公式与图表的文档

출력

Markdown、HTML、JSON 格式文本;词级边界框;图表数据;结构化图描述;带引用与置信度评分的字段级 JSON;自然文档分段结果;质量评估报告

자주 묻는 질문

Datalab Lite 的定价与性能如何?

Datalab Lite 按每千页 $0.50 计费,支持文本、表格、标题、阅读顺序与布局框提取;在长文档上比 Azure 快 2 倍、比 Google Document AI 和 AWS Textract 便宜 20–30 倍,准确率接近旗舰版。

Chandra 2.6 相比前代有何升级?

Chandra 2.6 已全面上线所有 Datalab 模式:在 OmniParseBench 上精度超越前沿模型,比 Chandra OCR 2.4 快 2.5 倍,价格不变。

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