
NanoNets
خودکار ڈیٹا ایکسٹریکشن
تعارف
AI ایجنٹس وہیں ناکام ہوتے ہیں جہاں سب سے زیادہ اہمیت ہوتی ہے: جب تفصیلات کسی انوائس، BoL یا طبی دستاویز میں دبی ہوں۔ زیادہ تر ایجنٹس اندازے لگاتے ہیں۔ وہ فیلڈز کی غلط قدریں گھڑ لیتے ہیں، قواعد غیر یکساں طور پر لاگو کرتے ہیں، اور جب کچھ غلط ہو جائے تو آپ نہ وجہ جان سکتے ہیں نہ کام خود دوبارہ کیے بغیر اسے ٹھیک کر سکتے ہیں۔
Nanonets مختلف انداز میں بنایا گیا ہے۔ ہر ایکسٹریکشن قابلِ سراغ ہے۔ آپ بالکل دیکھ سکتے ہیں کہ ایجنٹ نے کیا پڑھا، کون سا قاعدہ لاگو کیا اور کیوں وہ فیصلہ کیا۔ جب یہ غیر یقینی ہو تو خاموشی سے غلطی کرنے کے بجائے درست چیز کو انسانی جائزے کے لیے نشان زد کرتا ہے۔ جب آپ اسے درست کرتے ہیں تو یہ سیکھتا ہے۔ جب آپ کاروباری قواعد شامل کرتے ہیں تو یہ ٹریک کرتا ہے کہ کس قاعدے نے کون سا فیصلہ کروایا۔
کوئی بھی ایجنٹک ورک فلو بنا سکتا ہے، لیکن AI ایجنٹس بلیک باکسز ہیں جو POs، انوائسز، BoLs اور طبی دستاویزات جیسی پیچیدہ فائلوں اور عمل کے ساتھ مشکل کا شکار ہوتے ہیں۔ Nanonets ایجنٹس فائلوں میں اہم تفصیلات سمجھتے ہیں، پیچیدہ عمل مکمل کرتے ہیں اور شفافیت کے ساتھ کام کرتے ہیں، جو انہیں ایسے ورک فلو بنانے کی سب سے قابلِ اعتماد بنیاد بناتا ہے جہاں تفصیلات اہم ہوں۔
Nanonets بے ترتیب دستی عمل کو خودکار بنا کر اور SAP، SFDC اور دیگر ریکارڈ سسٹمز تک صاف ڈیٹا پہنچا کر پروسیسنگ کا وقت 95% کم کر دیتا ہے۔ اسی لیے جب درستگی پر کوئی سمجھوتہ ممکن نہ ہو تو عالمی ادارے آٹومیشن لیئر کے طور پر Nanonets کا انتخاب کرتے ہیں۔
موضوعات
- مقام
- سان فرانسسکو, CA, امریکا
- ٹیم کا حجم
- ملازمین: 102
- YC بیچ
- Winter 2017
- حیثیت
- فعال
- مرحلہ
- ترقی کا مرحلہ





