Docling - Framework trí tuệ tài liệu open-source

Trong kỷ nguyên số, chúng ta thường hình dung dữ liệu dưới dạng các hàng và cột được sắp xếp gọn gàng trong cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, thực tế lại hỗn loạn hơn rất nhiều. Mỗi ngày, các doanh nghiệp trên toàn cầu tạo ra hàng triệu hóa đơn, hợp đồng, báo cáo y tế, và đơn đặt hàng. Phần lớn khối tài sản thông tin khổng lồ này tồn tại dưới dạng dữ liệu phi cấu trúc—bị khóa chặt trong các tệp PDF, hình ảnh được quét, và các tài liệu kỹ thuật số khác. Đây chính là “dữ liệu tối” (dark data) của doanh nghiệp hiện đại: một nguồn tài nguyên khổng lồ chứa đựng những hiểu biết sâu sắc, nhưng lại gần như không thể khai thác bằng các công cụ truyền thống.

Trong nhiều năm, câu trả lời cho thách thức này là công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (Optical Character Recognition – OCR). OCR là một công nghệ nền tảng, một bước đột phá cho phép chúng ta chuyển đổi hình ảnh của văn bản thành các ký tự máy có thể đọc được. Nó đã đưa chúng ta thoát khỏi thế giới của tủ hồ sơ và giấy tờ vật lý. Tuy nhiên, hành trình không dừng lại ở đó. OCR truyền thống, mặc dù hữu ích, về cơ bản là một công cụ “câm”. Nó có thể đọc các ký tự, nhưng nó không hiểu được ý nghĩa, bối cảnh, hay cấu trúc của chúng. Một công cụ OCR tiêu chuẩn như Tesseract, mặc dù là một tiêu chuẩn vàng trong thế giới mã nguồn mở, lại thiếu khả năng hiểu bố cục và cấu trúc của tài liệu. Nó trả về một “bức tường văn bản”, để lại cho các nhà phát triển nhiệm vụ khó khăn là phải viết ra các quy tắc phức tạp và dễ đổ vỡ để cố gắng phân tích cú pháp và trích xuất thông tin có giá trị.

Điều này đã tạo ra một “cao nguyên OCR” (OCR Plateau) trong nhiều tổ chức. Họ đã thành công trong việc số hóa tài liệu, nhưng lại bị mắc kẹt ở bước tiếp theo. Họ có văn bản, nhưng không có trí thông minh. Câu hỏi đã chuyển từ “Làm thế nào để chúng ta số hóa?” thành “Bây giờ nó đã được số hóa, làm thế nào để chúng ta hiểu nó ở quy mô lớn?”. Chính sự thay đổi trong nhu cầu này đã trở thành chất xúc tác cho sự ra đời của một thế hệ công cụ mới. Đây là lúc khái niệm “Trí tuệ Tài liệu” (Document Intelligence) hay Xử lý Tài liệu Thông minh (Intelligent Document Processing – IDP) bước vào sân khấu. IDP không chỉ là một OCR tốt hơn; nó là một sự tiến hóa—một sự kết hợp mạnh mẽ giữa thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hiểu biết cấu trúc để thực sự lĩnh hội được nội dung của một tài liệu. Và trong làn sóng đổi mới này, một công cụ mã nguồn mở mang tên Docling đang nổi lên như một người thay đổi cuộc chơi.

Docling: Dân chủ hóa trí tuệ tài liệu

Docling là một framework trí tuệ tài liệu mã nguồn mở, được xây dựng bằng Python và hoạt động trên nền tảng PyTorch. Cốt lõi của nó là các mô hình biến đổi (transformer) đa phương thức tiên tiến, chẳng hạn như LayoutLMv3, được thiết kế đặc biệt để hiểu đồng thời cả văn bản, bố cục và các yếu tố hình ảnh của một tài liệu. Nói một cách đơn giản, Docling không chỉ “đọc” một tài liệu; nó “nhìn thấy” và “hiểu” nó như một con người.

Tuy nhiên, điều thực sự làm nên sự khác biệt của Docling không chỉ nằm ở công nghệ tinh vi của nó, mà còn ở triết lý nền tảng của nó: mã nguồn mở. Trong một thị trường bị thống trị bởi các giải pháp “hộp đen”, độc quyền, dựa trên API, Docling đại diện cho một sự thay đổi cơ bản về quyền lực và quyền kiểm soát. Việc là mã nguồn mở mang lại cho người dùng “Bốn Quyền Tự Do” cốt lõi:

Tự do Chạy (Run): Người dùng có thể triển khai Docling ở bất cứ đâu—trên máy chủ tại chỗ, trong đám mây riêng tư, hoặc trên máy tính xách tay của nhà phát triển—mà không bị ràng buộc bởi cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp.
Tự do Nghiên cứu (Study): Mọi dòng mã đều mở để kiểm tra. Các nhóm có thể hiểu chính xác cách mô hình đưa ra quyết định, gỡ lỗi các vấn đề một cách hiệu quả và tin tưởng vào tính bảo mật của quy trình.
Tự do Chia sẻ (Share): Cộng đồng có thể tự do phân phối lại phần mềm, thúc đẩy sự hợp tác và phổ biến công nghệ mạnh mẽ này.
Tự do Sửa đổi (Modify): Đây có lẽ là quyền tự do quan trọng nhất. Người dùng có thể điều chỉnh, tùy chỉnh và mở rộng Docling để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của họ, tinh chỉnh các mô hình trên các loại tài liệu độc quyền mà các API chung chung không bao giờ có thể xử lý hiệu quả.

Sự tương phản với cách tiếp cận độc quyền là rất rõ rệt. Các dịch vụ đám mây thường cung cấp sự tiện lợi nhưng đổi lại là sự kiểm soát. Dữ liệu của bạn phải được gửi đến máy chủ của bên thứ ba. Bạn bị giới hạn bởi các tính năng mà nhà cung cấp quyết định cung cấp. Và bạn phải trả tiền cho mỗi trang hoặc mỗi lệnh gọi API, một mô hình chi phí có thể nhanh chóng trở nên đắt đỏ. Docling cung cấp một con đường khác—một con đường ưu tiên sự kiểm soát, tính minh bạch và quyền sở hữu, dân chủ hóa khả năng trí tuệ tài liệu tiên tiến cho tất cả mọi người.

Kiến trúc và các năng lực cốt lõi của Docling

Sức mạnh của Docling không phải là phép thuật; nó là kết quả của một kiến trúc được thiết kế cẩn thận, đại diện cho một sự thay đổi mô hình từ các phương pháp xử lý tài liệu truyền thống. Thay vì một chuỗi các bước tuần tự, dễ đổ vỡ, Docling áp dụng một cách tiếp cận toàn diện, đa phương thức.

Quy trình đa phương thức

Các hệ thống truyền thống thường tuân theo một quy trình cứng nhắc: đầu tiên, chạy OCR để trích xuất văn bản thô; sau đó, áp dụng các quy tắc hoặc các mô hình NLP đơn giản để cố gắng tìm kiếm thông tin. Điểm yếu cố hữu của phương pháp này là lỗi sẽ lan truyền. Một lỗi nhỏ trong bước OCR có thể làm cho tất cả các bước xử lý sau đó hoàn toàn thất bại.

Docling phá vỡ mô hình này bằng cách xử lý thông tin hình ảnh và văn bản một cách đồng thời. Kiến trúc của nó, được xây dựng dựa trên các mô hình như LayoutLMv3, không coi tài liệu là một chuỗi ký tự mà là một bức tranh thông tin phong phú.

Nền tảng Thị giác (Vision Backbone): Trước khi đọc một từ nào, Docling sử dụng các mô hình thị giác máy tính để phân tích bố cục vật lý của trang. Nó xác định các khối cấu trúc—đoạn văn, tiêu đề, bảng biểu, danh sách, và các trường trong biểu mẫu. Nó hiểu rằng một khối văn bản ở trên cùng có khả năng là tiêu đề, trong khi một lưới các con số có thể là một bảng.
Nền tảng Ngôn ngữ (Language Backbone): Đồng thời, Docling sử dụng các mô hình ngôn ngữ biến đổi mạnh mẽ để hiểu nội dung văn bản. Nhưng không giống như các mô hình NLP truyền thống chỉ nhìn vào các từ, các mô hình của Docling được làm giàu bằng thông tin về thị giác. Chúng xử lý ba loại dữ liệu cùng một lúc:

Nội dung văn bản: Các từ thực tế trên trang.
Thông tin bố cục: Tọa độ (hộp giới hạn) của mỗi từ, cho mô hình biết vị trí của nó.
Đặc trưng hình ảnh: Các điểm ảnh thô từ hình ảnh, cho phép mô hình nhìn thấy những thứ như chữ in đậm, đường kẻ hoặc các yếu tố thiết kế khác.

Lớp Điều phối (Orchestration Layer): Phép màu thực sự xảy ra khi Docling kết hợp các luồng thông tin này. Mô hình có thể học các mối quan hệ phức tạp như “chuỗi ký tự ‘Tổng cộng’ khi nó xuất hiện ở góc dưới cùng bên phải của một trang, bên cạnh một con số có ký hiệu tiền tệ, rất có thể là tổng số tiền của hóa đơn.” Cách tiếp cận toàn diện này làm cho hệ thống trở nên mạnh mẽ hơn đáng kể. Nó có thể sử dụng các tín hiệu thị giác để khắc phục các lỗi OCR tiềm ẩn. Ví dụ, nó có thể xác định chính xác một trường “Ngày” dựa trên vị trí và định dạng của nó trên biểu mẫu, ngay cả khi OCR đã đọc sai từ “Ngày”.

Các năng lực cốt lõi chi tiết

Kiến trúc tinh vi này chuyển thành một bộ các khả năng mạnh mẽ vượt xa OCR cơ bản:

Phân tích Bố cục Nâng cao: Thay vì chỉ trích xuất văn bản, Docling phân tích tài liệu thành các thành phần logic của nó. Nó có thể phân biệt giữa tiêu đề, chân trang, đoạn văn và chú thích, cung cấp một sự hiểu biết cấu trúc về tài liệu mà các quy trình dựa trên văn bản đơn thuần không thể có được.
Trích xuất Cặp Khóa-Giá trị (Key-Value Pair): Đây là năng lực cốt lõi của hầu hết các quy trình IDP. Đối với một hóa đơn, Docling có thể tự động xác định và trích xuất các trường như “Số hóa đơn”, “Ngày đến hạn”, “Tổng số tiền” và “Tên nhà cung cấp” bằng cách hiểu mối quan hệ không gian và ngữ nghĩa giữa các nhãn (khóa) và dữ liệu tương ứng của chúng (giá trị).
Trích xuất Bảng: Trích xuất dữ liệu từ các bảng là một thách thức nổi tiếng, đặc biệt là khi các bảng không có đường kẻ rõ ràng. Nhờ khả năng hiểu bố cục của mình, Docling có thể xác định chính xác các cấu trúc hàng và cột, trích xuất dữ liệu dạng bảng vào một định dạng có cấu trúc (ví dụ: JSON hoặc CSV) để dễ dàng phân tích.
Phân loại Tài liệu: Trước khi trích xuất, bạn cần biết mình đang xử lý loại tài liệu nào. Docling có thể được huấn luyện để tự động phân loại các tài liệu đến—chẳng hạn như phân biệt giữa “Hóa đơn”, “Hợp đồng” và “Đơn đặt hàng”—dựa trên cả bố cục và nội dung văn bản của chúng, cho phép định tuyến các tài liệu đến các quy trình xử lý phù hợp.

Những lợi ích hữu hình khi áp dụng Docling

Các khả năng kỹ thuật của Docling rất ấn tượng, nhưng giá trị thực sự của nó nằm ở cách chúng chuyển thành các lợi ích kinh doanh và hoạt động hữu hình. Đối với các nhà quản lý, trưởng nhóm và người ra quyết định, đây là câu trả lời cho câu hỏi “Vậy thì sao?”.

Mở khóa hiệu quả chi phí

Một trong những rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng IDP quy mô lớn là chi phí. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn thường tính phí theo trang hoặc theo lệnh gọi API, một mô hình định giá theo mức sử dụng có thể trở nên cực kỳ tốn kém khi khối lượng tài liệu tăng lên. Chi phí này không chỉ là một mục chi phí; nó có thể là một rào cản chiến lược, ngăn cản các công ty, đặc biệt là các công ty khởi nghiệp và các tổ chức nhỏ hơn, tự động hóa hoàn toàn các quy trình của họ.

Docling phá vỡ mô hình này. Vì nó là mã nguồn mở, không có phí bản quyền. Chi phí duy nhất là chi phí tính toán để chạy các mô hình, có thể được tối ưu hóa và kiểm soát hoàn toàn trong cơ sở hạ tầng của riêng bạn. Sự khác biệt này không phải là nhỏ. Các tổ chức đã chuyển sang Docling đã báo cáo những khoản tiết kiệm đáng kể, với một số người dùng tuyên bố đã “cắt giảm chi phí xử lý tài liệu của chúng tôi tới 80%” sau khi chuyển từ một nhà cung cấp API độc quyền.

Giành lấy quyền kiểm soát & tùy chỉnh chưa từng có

Có lẽ lợi thế hấp dẫn nhất đối với các nhóm kỹ thuật là mức độ kiểm soát mà Docling cung cấp. Các API độc quyền, theo thiết kế, là các giải pháp chung chung. Chúng hoạt động tốt trên các loại tài liệu tiêu chuẩn như hóa đơn và biên lai, nhưng hiệu suất của chúng thường giảm sút khi đối mặt với các tài liệu chuyên biệt, dành riêng cho một lĩnh vực. Một công ty luật xử lý các hợp đồng phức tạp hoặc một viện nghiên cứu phân tích các báo cáo phòng thí nghiệm phi tiêu chuẩn thường thấy rằng các mô hình chung chung không đáp ứng được yêu cầu của họ.

Với Docling, các nhóm có thể tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình mã nguồn mở trên bộ dữ liệu độc quyền của riêng họ. Điều này cho phép họ xây dựng các mô hình chuyên môn cao, được tối ưu hóa cho các loại tài liệu chính xác mà họ xử lý hàng ngày. Tính linh hoạt này mở ra các trường hợp sử dụng vượt xa các ứng dụng văn phòng tiêu chuẩn. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng thành công Docling để phân tích các bản thảo lịch sử phức tạp, một nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về bố cục và chữ viết tay không đều, điều mà một API chung chung không bao giờ có thể xử lý được.

Sự kiểm soát này tạo ra một khái niệm mạnh mẽ hơn: “chủ quyền mô hình” (model sovereignty). Khi một công ty dựa vào API của bên thứ ba, năng lực xử lý dữ liệu cốt lõi của họ phụ thuộc vào một nhà cung cấp khác. Nhà cung cấp đó kiểm soát mô hình, giá cả và lộ trình phát triển. Đây là một rủi ro chiến lược. Bằng cách cho phép triển khai tại chỗ và tinh chỉnh sâu, Docling trao cho công ty quyền sở hữu hoàn toàn đối với quy trình xử lý của mình. Họ sở hữu mô hình, các trọng số đã được tinh chỉnh và toàn bộ quy trình. Điều này không chỉ là về chi phí hay sự riêng tư; nó là về lợi thế cạnh tranh. Một công ty có thể xây dựng một tài sản trí tuệ độc quyền—một mô hình đẳng cấp thế giới cho các tài liệu độc nhất của họ—mà các đối thủ cạnh tranh sử dụng các API chung chung không thể sao chép. Nó biến một trung tâm chi phí (xử lý tài liệu) thành một nguồn tạo ra một con hào phòng thủ sâu sắc và bền vững.

Đảm bảo bảo mật & quyền riêng tư dữ liệu

Trong môi trường pháp lý ngày càng nghiêm ngặt ngày nay, việc xử lý dữ liệu nhạy cảm là một mối quan tâm hàng đầu. Các ngành như y tế, tài chính và pháp lý phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt như HIPAA và GDPR, những quy định này áp đặt các yêu cầu khắt khe về nơi dữ liệu có thể được lưu trữ và xử lý. Việc gửi các hồ sơ bệnh nhân nhạy cảm hoặc hợp đồng tài chính đến một dịch vụ đám mây của bên thứ ba có thể tạo ra những rủi ro về tuân thủ và bảo mật đáng kể.

Khả năng triển khai Docling tại chỗ (on-premise) hoặc trong một đám mây riêng ảo (virtual private cloud) trực tiếp giải quyết những lo ngại này. Dữ liệu nhạy cảm không bao giờ phải rời khỏi cơ sở hạ tầng được kiểm soát của tổ chức. Điều này không chỉ là một tính năng “có thì tốt”; nó là một yếu tố thúc đẩy thị trường quan trọng, cho phép các tổ chức tận dụng sức mạnh của AI tiên tiến trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn bảo mật và tuân thủ cao nhất.

Khai thác sức mạnh đổi mới từ cộng đồng

Việc lựa chọn một công cụ mã nguồn mở không chỉ là việc tải xuống phần mềm miễn phí; đó là việc tham gia vào một hệ sinh thái sống động. Docling được hưởng lợi từ một cộng đồng các nhà phát triển và người dùng tích cực, những người liên tục làm việc để cải thiện dự án.

Sự đổi mới do cộng đồng điều khiển này thể hiện theo nhiều cách. Các lỗi được xác định và sửa chữa nhanh chóng. Kiến thức được chia sẻ cởi mở thông qua các diễn đàn và kênh trò chuyện. Người dùng có thể gửi các yêu cầu tính năng, trực tiếp định hình tương lai của sản phẩm để đáp ứng các nhu cầu trong thế giới thực. Hơn nữa, dự án duy trì một lộ trình phát triển công khai, minh bạch, cho thấy một tầm nhìn rõ ràng và cam kết tăng trưởng lâu dài. Năng lượng tập thể này đảm bảo rằng Docling không chỉ là một dự án tĩnh mà là một nền tảng không ngừng phát triển, thích ứng và cải tiến.

Hướng dẫn self-hosting và sử dụng Docling

Chuyển từ lý thuyết sang thực hành, việc bắt đầu với Docling đơn giản một cách đáng ngạc nhiên. Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách cài đặt Docling và xử lý tài liệu đầu tiên của bạn chỉ trong vài phút.

Cài đặt và thiết lập

Có hai con đường chính để cài đặt Docling, tùy thuộc vào môi trường của bạn.

1. Cài đặt Tiêu chuẩn (Python/CUDA):
Đối với các nhà phát triển có môi trường Python được cấu hình với các trình điều khiển NVIDIA và CUDA, việc cài đặt có thể được thực hiện thông qua pip:

# Cài đặt PyTorch với hỗ trợ CUDA trước
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# Cài đặt Docling
pip install docling

2. Cài đặt Dễ dàng (Docker) – Khuyến nghị:
Cách đơn giản và đáng tin cậy nhất để bắt đầu là sử dụng hình ảnh Docker được cấu hình sẵn. Điều này loại bỏ mọi rắc rối liên quan đến việc quản lý các phụ thuộc CUDA. Chỉ cần đảm bảo bạn đã cài đặt Docker và NVIDIA Container Toolkit.

docker run --gpus all -it -p 8888:8888 docling/docling:latest

Lệnh này sẽ khởi động một container với Docling và tất cả các phụ thuộc của nó, sẵn sàng để sử dụng.

Xử lý một hóa đơn mẫu

Bây giờ Docling đã được cài đặt, hãy xử lý một hóa đơn mẫu. Chúng ta sẽ sử dụng một mô hình được huấn luyện trước được thiết kế đặc biệt để trích xuất thông tin từ hóa đơn.

Tạo một tệp Python mới (ví dụ: process_invoice.py) và thêm đoạn mã sau. Đảm bảo bạn có một tệp hình ảnh hóa đơn mẫu (ví dụ: sample_invoice.png) trong cùng thư mục.

import docling
from PIL import Image

# 1. Khởi tạo bộ xử lý với một mô hình được huấn luyện trước
# Docling sẽ tự động tải xuống các trọng số mô hình cần thiết
print("Đang tải mô hình 'invoice-en'…")
processor = docling.load('invoice-en')
print("Mô hình đã được tải thành công.")

# 2. Tải hình ảnh hóa đơn của bạn
image_path = 'sample_invoice.png'
try:
    image = Image.open(image_path)
except FileNotFoundError:
    print(f"Lỗi: Không tìm thấy tệp hình ảnh tại '{image_path}'")
    exit()

# 3. Chạy quy trình xử lý trên hình ảnh
print("Đang xử lý tài liệu…")
doc = processor(image)
print("Xử lý hoàn tất.")

# 4. Lặp qua các thực thể (cặp khóa-giá trị) đã được trích xuất và in chúng
print("\n--- Các Thực Thể Đã Trích Xuất ---")
for key, entity in doc.entities.items():
    # Mỗi thực thể chứa văn bản, điểm tin cậy và tọa độ hộp giới hạn
    value_text = entity['value']['text']
    confidence = entity['confidence']
    print(f"{key}: {value_text} (Độ tin cậy: {confidence:.2f})")

print("\n--------------------------")

Chạy tập lệnh từ terminal của bạn: python process_invoice.py

Kết quả

Đầu ra từ đoạn mã trên sẽ trông giống như sau:

--- Các Thực Thể Đã Trích Xuất ---
InvoiceNumber: INV-00123 (Độ tin cậy: 0.99)
InvoiceDate: 2023-10-26 (Độ tin cậy: 0.98)
DueDate: 2023-11-25 (Độ tin cậy: 0.97)
VendorName: Acme Corp (Độ tin cậy: 0.99)
TotalAmount: $1,500.00 (Độ tin cậy: 0.99)
--------------------------

Đối tượng doc là một cấu trúc dữ liệu phong phú. Ngoài các thực thể được trích xuất, nó còn chứa văn bản đầy đủ của tài liệu, thông tin về bố cục, các bảng đã được phát hiện, và nhiều hơn nữa. Đầu ra này, thường ở định dạng JSON khi được tích hợp vào một ứng dụng lớn hơn, cung cấp tất cả dữ liệu có cấu trúc cần thiết để tự động hóa các quy trình tiếp theo, chẳng hạn như nhập dữ liệu vào hệ thống kế toán.

Mẹo sử dụng

Chất lượng là Vua: Chất lượng của hình ảnh đầu vào (độ phân giải, độ sáng) ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác. Hãy cố gắng sử dụng các bản quét rõ ràng, có độ phân giải ít nhất 300 DPI.
Chọn Đúng Mô hình: Docling cung cấp nhiều mô hình được huấn luyện trước khác nhau. Sử dụng mô hình phù hợp với loại tài liệu của bạn (ví dụ: invoice-en cho hóa đơn tiếng Anh) sẽ mang lại kết quả tốt nhất.
Tham khảo Tài liệu: Đối với các chủ đề nâng cao như tinh chỉnh mô hình hoặc xây dựng các quy trình xử lý tùy chỉnh, hãy tham khảo tài liệu chính thức của Docling.

Docling trong thực tế: Các ứng dụng và trường hợp sử dụng

Sức mạnh thực sự của một công nghệ được thể hiện qua cách nó giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Docling không chỉ là một công cụ thử nghiệm; nó đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp để tự động hóa các quy trình quan trọng và mở khóa những hiểu biết mới.

Tài chính: Tự động hóa các khoản phải trả bằng cách trích xuất dữ liệu từ hóa đơn của nhà cung cấp, giảm đáng kể việc nhập liệu thủ công và tăng tốc chu kỳ thanh toán. Các ngân hàng sử dụng nó để xử lý đơn xin vay, trích xuất thông tin từ các tài liệu tài chính của người nộp đơn, và để tự động hóa việc giới thiệu khách hàng bằng cách phân tích các tài liệu KYC (Biết khách hàng của bạn).
Y tế: Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các báo cáo phòng thí nghiệm, hồ sơ bệnh nhân và biểu mẫu yêu cầu bảo hiểm. Khả năng triển khai tại chỗ là rất quan trọng ở đây, cho phép các tổ chức y tế duy trì sự tuân thủ nghiêm ngặt với HIPAA trong khi vẫn tận dụng được AI tiên tiến.
Pháp lý: Các công ty luật và phòng pháp chế sử dụng Docling để phân tích các hợp đồng, tự động xác định và trích xuất các điều khoản cụ thể, ngày tháng và các bên liên quan. Điều này giúp đẩy nhanh quá trình rà soát hợp đồng và thẩm định. Khả năng tinh chỉnh trên các loại hợp đồng chuyên biệt là một lợi thế lớn so với các công cụ chung chung.
Logistics và Chuỗi Cung ứng: Tự động hóa việc xử lý vận đơn, tờ khai hải quan và chứng từ giao hàng. Bằng cách trích xuất dữ liệu từ các tài liệu vận chuyển này, các công ty có thể theo dõi các lô hàng hiệu quả hơn và hợp lý hóa các hoạt động logistics của họ.
Học thuật và Nghiên cứu: Mở khóa kiến thức từ các kho lưu trữ khổng lồ gồm các bài báo khoa học, tài liệu lịch sử hoặc các văn bản văn hóa. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng Docling để số hóa và cấu trúc hóa dữ liệu từ các nguồn mà trước đây không thể tìm kiếm được, như đã được chứng minh với việc áp dụng thành công trên các bản thảo lịch sử.

Lộ trình của Docling và cách đóng góp

Docling không chỉ là một công cụ cho hiện tại; nó là một nền tảng cho tương lai của xử lý tài liệu. Nó đứng ở giao điểm của ba xu hướng mạnh mẽ: sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình AI đa phương thức, nhu cầu ngày càng tăng về quyền riêng tư và kiểm soát dữ liệu, và sức mạnh của sự hợp tác mã nguồn mở.

Tương lai của dự án rất tươi sáng, với một lộ trình phát triển đầy tham vọng được định hình bởi nhu cầu của cộng đồng. Các kế hoạch trong tương lai bao gồm:

Giao diện Người dùng Low-Code: Để làm cho công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn nữa đối với những người dùng không phải là nhà phát triển, cho phép họ xây dựng các quy trình trích xuất tùy chỉnh một cách trực quan.
Hỗ trợ Chữ viết tay: Mở rộng khả năng của Docling để xử lý các tài liệu viết tay, một trong những thách thức cuối cùng trong lĩnh vực trí tuệ tài liệu.
Dịch vụ Đám mây được Quản lý (Managed Cloud): Cung cấp một tùy chọn cho các nhóm muốn sự tiện lợi của một dịch vụ được quản lý mà không phải hy sinh các lợi ích của mã nguồn mở, tạo ra một sự cân bằng giữa kiểm soát và dễ sử dụng.

Docling đại diện cho một sự thay đổi trong cách chúng ta tương tác với thông tin phi cấu trúc. Nó trao quyền cho các nhà phát triển và các tổ chức để xây dựng các giải pháp thông minh hơn, hiệu quả hơn và an toàn hơn. Bây giờ là lúc để bạn trở thành một phần của câu chuyện này.

Đối với các Nhà phát triển: Hãy tải Docling ngay hôm nay và xử lý tài liệu đầu tiên của bạn. Gắn sao cho dự án trên GitHub để thể hiện sự ủng hộ của bạn và giúp những người khác khám phá ra nó.
Đối với Mọi người: Tham gia cộng đồng trên Discord hoặc các diễn đàn. Chia sẻ trường hợp sử dụng của bạn, đặt câu hỏi, hoặc báo cáo một lỗi. Sự tham gia của bạn giúp dự án phát triển mạnh mẽ.
Đối với các Chuyên gia: Hãy xem xét việc đóng góp. Dù đó là tài liệu, mã cho một tính năng mới, hay một mô hình được huấn luyện trước cho một loại tài liệu mới, những đóng góp của bạn có thể định hình tương lai của trí tuệ tài liệu.

Cuộc cách mạng mã nguồn mở trong lĩnh vực trí tuệ tài liệu đang diễn ra, và Docling đang dẫn đầu. Đã đến lúc ngừng chỉ đọc tài liệu của bạn và bắt đầu thực sự hiểu chúng.