文章探讨了非结构化数据提取的演变，重点介绍了生成式AI和多模态大语言模型（LLMs）如何彻底改变这一过程。传统上，从文档中提取结构化信息需要经过OCR、NLP和定制工程的复杂流程。然而，多模态LLMs现在可以通过一次模型调用来完成这项任务，尽管为了减少幻觉，仍然需要人工监督。文章重点关注从文档中的可视化图表中提取数值数据，这是传统方法难以解决的挑战。作者提出了一项实验，使用Plotly生成的合成图表来测试现代多模态LLMs从这些可视化中读取数据的能力，目标是以经济高效的方式实现。 AI
影响 多模态LLMs显著简化了从复杂文档（包括可视化图表）中提取数据的过程，并提高了其准确性。
排序理由 该条目讨论了现有AI技术在数据提取方面的能力和潜力，而不是宣布新版本或重大的行业事件。
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