RAntiquity

Что ни говори, а инфраструктура под недружественные интеллекты очень дружественная, и для тех, кому машина нужна не под капотом возиться, а ехать, Хадли делает классные продукты.

Его {ellmer} позволяет без особых усилий извлекать структурированные данные из изображений. Что это такое — решайте сами; в моем случае — распознанный текст и перевод. OpenAI: распознавание на 5, перевод на русский на 3+.

Записывайте: перечислить файлы, придумать тип данных для выхода, запустить чат. На выходе таблица: в одном столбце текст, в другом — перевод.

library(ellmer)
library(tidyverse)

# придумываем, какие нужны столбцы

type_text <- type_object(
  "Latin text and Russian translation of the text. Occasionally, you might see some Ancient Greek.",
  text = type_string("Latin text"),
  translation = type_string("Russian translation")
)

# список изображений
my_images <- list.files(pattern = "png")

# рабочая функция для purrr
process_image <- function(image_path) {
  response <- chat$extract_data(
    content_image_file(image_path),
    type = type_text
  )
  return(response)
}

# еще спроси, а где здесь вожжи
all_responses <- map_dfr(my_images, process_image)

В промышленных масштабах пока не пробовала.

www.group-telegram.com/us/rantiquity.com/623

744 viewsOlga Alieva, edited  Feb 1 at 21:18

Что ни говори, а инфраструктура под недружественные интеллекты очень дружественная, и для тех, кому машина нужна не под капотом возиться, а ехать, Хадли делает классные продукты.

Его {ellmer} позволяет без особых усилий извлекать структурированные данные из изображений. Что это такое — решайте сами; в моем случае — распознанный текст и перевод. OpenAI: распознавание на 5, перевод на русский на 3+.

Записывайте: перечислить файлы, придумать тип данных для выхода, запустить чат. На выходе таблица: в одном столбце текст, в другом — перевод.

library(ellmer)
library(tidyverse)

# придумываем, какие нужны столбцы

type_text <- type_object(
  "Latin text and Russian translation of the text. Occasionally, you might see some Ancient Greek.",
  text = type_string("Latin text"),
  translation = type_string("Russian translation")
)

# список изображений
my_images <- list.files(pattern = "png")

# рабочая функция для purrr
process_image <- function(image_path) {
  response <- chat$extract_data(
    content_image_file(image_path),
    type = type_text
  )
  return(response)
}

# еще спроси, а где здесь вожжи
all_responses <- map_dfr(my_images, process_image)

BY RAntiquity