Cuando uno se enfrenta a cientos o miles de artículos de investigación médica o científica, es demasiado ineficiente extraer rápidamente datos fundamentales simplemente leyéndolos manualmente, mientras que la búsqueda ordinaria es insuficiente para localizar con precisión los datos necesarios. Puedes echar un vistazo a Paperai, una herramienta de código abierto diseñada para resolver la recuperación y el análisis de documentos a gran escala, que utiliza IA para ayudarnos a convertir estos documentos en una base de conocimiento. Al combinar las tecnologías LLM y RAG, permite realizar preguntas por lotes de toda la biblioteca de documentos, de forma similar a tener cientos de asistentes de IA que nos ayudan simultáneamente a leer y resumir. GitHub: https://t.co/sBbj3Wr1V5 Permite generar informes detallados en formato Markdown o CSV. En la práctica, permite anotar las respuestas directamente y con precisión en el archivo PDF original, lo que facilita enormemente el rastreo de la fuente. Ofrece implementación de imágenes Docker con un solo clic, está basado en txtai y SQLite, admite la instalación del entorno Python y tiene un flujo de trabajo de procesamiento de datos claro y controlable. Adecuado para quienes necesitan realizar revisiones de literatura, investigaciones médicas o extraer información de grandes cantidades de documentos no estructurados, vale la pena probarlo.
