एक निष्कर्षण पाइपलाइन किसी मान को सही पढ़ सकती है और फिर भी आगे खराब डेटा भेज सकती है। स्पष्ट रूप से छपा हुआ एक अतिरिक्त शून्य उत्कृष्ट optical character recognition (OCR) के बाद भी बच सकता है। Unsiloed और Type Safe का Jev मिलकर किसी दस्तावेज़ में OCR विफलताओं और सामान्य गलतियों की जाँच में मदद करते हैं। Unsiloed संरचित फ़ील्ड निकालता है और उन्हें पृष्ठ पर खोजता है, जबकि Jev केंद्रित प्रश्नों के आधार पर निकाली गई जानकारी का मूल्यांकन करता है। साथ मिलकर ये परिणाम तय करने में मदद करते हैं कि किन फ़ील्ड की समीक्षा की जरूरत है।
Jev का अनुरोध उस जानकारी को अलग करता है जिस पर वह विचार करता है (state) और उन निर्णयों को जो वह लेता है (questions)। हर प्रश्न Jev को बताता है कि क्या जाँचना है और किस प्रकार का उत्तर लौटाना है। Noul प्रकार किसी कथन के सत्य होने की प्रायिकता लौटाता है। 0.04 का मान 4% संभावना दर्शाता है कि उत्तर हाँ है, यानी एक मजबूत नहीं; इसका अर्थ यह नहीं कि Jev को 4% विश्वास है। सिरों के पास के मान स्पष्ट दिशा दिखाते हैं, जबकि बीच के आसपास के मानों पर सावधानी बरतनी चाहिए। Choice और Score प्रकार एक वितरण और एक विश्वास मान लौटाते हैं।
Unsiloed छपी हुई चीज़ों को यथावत रखता है और विश्वास स्कोर देता है, जिनमें extraction_score और grounding_score शामिल हैं, दोनों का मान शून्य से एक के बीच होता है। निकाले गए हर फ़ील्ड के साथ उसका पृष्ठ और bounding box वाला एक उद्धरण भी होता है, ताकि समीक्षक मूल पृष्ठ पर उसे खोज सकें। हर दवा पंक्ति को एक ID मिलता है, जैसे row-5, ताकि Jev के उत्तरों को उसी पंक्ति से मिलाया जा सके।
Jev को निकाले गए मान और संदर्भ मिलते हैं, लेकिन छवि या Unsiloed स्कोर नहीं मिलते। वर्कफ़्लो हर पंक्ति के लिए एक Noul प्रश्न पूछता है: क्या इस दवा के लिए यह खुराक और आवृत्ति उचित है? सभी पंक्तियाँ एक ही अनुरोध साझा करती हैं, और हर प्रश्न स्वतंत्र रूप से मूल्यांकित होता है, जिससे पाइपलाइन अस्पष्ट या अनुचित पंक्तियों को मानव समीक्षा के लिए भेज सकती है।
स्रोत: Hacker News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित