Ao se deparar com centenas ou milhares de artigos de pesquisa médica ou científica, extrair rapidamente os dados essenciais apenas lendo-os manualmente é muito ineficiente, enquanto a busca comum é insuficiente para localizar com precisão os dados necessários. Você pode dar uma olhada no Paperai, uma ferramenta de código aberto projetada para resolver problemas de recuperação e análise de documentos em larga escala, que usa IA para nos ajudar a transformar esses documentos em uma base de conhecimento. Combinando as tecnologias LLM e RAG, permite o questionamento em lote de toda a biblioteca de documentos, de forma semelhante a ter centenas de assistentes de IA nos ajudando simultaneamente a ler e resumir. GitHub: https://t.co/sBbj3Wr1V5 Ele permite gerar relatórios detalhados em formato Markdown ou CSV. Mais importante ainda, pode anotar as respostas diretamente e com precisão no arquivo PDF original, facilitando muito o rastreamento da fonte. Oferece implantação de imagens Docker com um clique, é baseado em txtai e SQLite, suporta instalação em ambiente Python e possui um fluxo de trabalho de processamento de dados claro e controlável. Indicado para quem precisa realizar revisões bibliográficas, pesquisas médicas ou extrair informações de grandes quantidades de documentos não estruturados, vale a pena experimentar.
