Uber

手動錄入發票資料是一項緩慢且容易出錯的任務，企業幾十年來一直難以應對。最近，Uber 工程部門公佈了他們如何透過“TextSense”平臺應對這一挑戰，這是一個用於 GenAI 發票處理的複雜系統。該系統展示了智慧文件處理的強大功能，將光學字元識別 (OCR) 與大型語言模型 (LLM) 相結合，實現了高度準確的自動化資料提取。這種先進的方法對於小型專案來說似乎遙不可及。然而，其核心原理現在已面向大眾。本指南將向您展示如何複製 Uber 系統的基本工作流程。我們將使用簡單而強大的工具來建立一個自動化發票資料提取的系統。

Uber 能否提供快速可靠的乘車服務取決於其預測需求的能力。這意味著預測人們何時何地需要乘車（通常是前往某個城市街區），以及他們預計何時可以到達。這種平衡依賴於複雜的機器學習 (ML) 系統，這些系統即時採集海量資料並調整市場以保持平衡。讓我們深入瞭解 Uber 如何應用機器學習進行需求預測，以及機器學習對其業務至關重要的原因。