Сегодня необычные сервисы, а помощники для LLM и ИИ-агентов, чтобы они анализировали ваши файлы без галлюцинаций и ошибок. Обычные ИИ плохо справляются с PDF и картиками: путают колонки, не понимают таблицы и заголовки. Следующие инструменты читают документы как человек — учитывают структуру, формат, сноски, даже логику. Эти же инструменты превращают документ в качественно распознанный и разбитый по структуре текст, который уже  можно загрузить в Большие Языковые модели (LLM) для дальнейшего взаимодействия без галлюцинаций. Этакие парсеры документов.

Проще, зачем они нужны? Для создания:

• систем поиска по внутренним документам (вопрос-ответ по внутренним документам)

• интеллектуального анализа юридических, медицинских, технических файлов

• создания базы знаний из PDF/HTML/DOCX, изображений и тд

Вот два таких сервиса:

1) LlamaParse

LlamaParse — умный парсер документов и файлов от LlamaIndex. Очень круто извлекает сложные таблицы. Можно интегрировать через API в приложения. Бесплатно можно обработать до 1 000 страниц в день.

LlamaParse поддерживает:

• Документы: PDF, DOC, DOCX, RTF, TXT, EPUB, XML, HTML, Pages, Keynote и др.

• Презентации: PPT, PPTX, ODP

• Таблицы: XLS, XLSX, CSV, ODS, TSV

• Изображения: JPEG, PNG, GIF, BMP, SVG, TIFF, WebP

• Аудио: MP3, MP4, WAV, M4A и др. (до 20 МБ)

Полный список доступен в официальной документации Supported Document Types

Например: Вы загружаете инструкцию по продукту, договор или научную статью → LlamaParse анализирует структуру и разбивает по логике → вы используете это в GPT-боте, который теперь может грамотно отвечать на вопросы по документу.

Больше проверенной информации и пользы в моем телеграм канале.

2) Contextual

Contextual - тоже самое, вы загружаете документ со сложными таблицами, рисунками и диаграммами, сервис так же преобразовывает это в текстовый файл с метаданными, понятный для любой LLM. Бесплатно можно обработать до 500 страниц.

Contextual AI поддерживает:

• Документы: PDF, DOC, DOCX, PPT, PPTX, HTML-файлы

Можно использовать документы Microsoft Office напрямую в системах Contextual AI, без необходимости предварительно конвертировать их в PDF.

Хотите больше полезных сервисов для работы, учебы и бизнеса, видеоуроков, обратную связь и сильное окружение - Добро пожаловать в:

Excel – это один из самых популярных инструментов работы с данными. Многие компании используют его для расчетов, отчетности и аналитики. Однако с ростом объемов данных и сложностью анализа Excel может становиться неудобным. В таких случаях на помощь приходит Power BI – мощный инструмент для визуализации и аналитики данных.

В этой статье мы разберем ключевые отличия Excel и Power BI и поможем определить, когда стоит переходить на новый уровень аналитики.

Сравнение Excel и Power BI по ключевым возможностям

Рассмотрим основные различия между Excel и Power BI по функционалу.

Когда переходить на Power BI? Чек-лист для проверки

Вы все еще работаете в Excel и не уверены, нужен ли вам BI-отчет? Мы составили список ключевых вопросов. Ответьте на них, и если большинство ваших ответов «да», значит, Excel уже не справляется с вашими задачами, и пора переходить на Power BI.

• Работаете ли вы с большими объемами данных (миллионы строк), и Excel начинает «тормозить»?

• Часто ли приходится вручную обновлять данные и загружать файлы, что отнимает время?

• Нужно ли объединять данные из нескольких источников (CRM, базы данных, API, облачные сервисы)?

• Хотите ли вы автоматизировать обновления данных и избежать ошибок при их обновлении?

• Нужно ли вам анализировать данные интерактивно, а не просто смотреть статичные таблицы?

• Требуется ли возможность совместной работы с отчетами в режиме реального времени?

• Нужно ли разграничивать доступ к данным и повышать безопасность аналитики?

• Хочется ли вам использовать продвинутые аналитические функции, такие как прогнозирование?

Заключение

Переход с Excel на Power BI не должен быть резким. Для тех, кто из пунктов выше понял, что пора переходить, мы рекомендуем:

1. Провести аудит текущих отчетов и данных, чтобы определить, какие из них стоит переносить в Power BI.

2. Обратиться к специалистам, которые помогут спроектировать архитектуру данных и настроить интеграции.

3. Постепенно внедрять Power BI, начиная с ключевых отчетов, которые дадут наибольшую ценность.

4. Организовать обучение команды, чтобы сотрудники могли эффективно использовать новый инструмент.

Если на листе Excel не хочется показывать нули, то есть простая команда: Файл — Параметры — Дополнительно — в длинном списке настроек надо найти и убрать галочку "Показывать нули".
А если надо убрать нули только в диапазоне ячеек, то надо вызвать диалог "Формат ячеек" и во вкладке "Число" выбрать "Числовой" формат, а затем переключиться в строку "(все форматы)" и набрать там "0,00;;;@" — без кавычек