What is Morphik?
高度なAIアプリケーションの開発では、複雑なデータ統合、精度の確保、長期にわたる開発サイクルの管理といった課題に直面することが少なくありません。Morphik は、これらのプロセスを簡素化するために設計されたエンタープライズ対応プラットフォームを提供し、独自のデータを使用して、より短時間で強力かつ正確なAIソリューションを構築できるようにします。一般的なAIのハルシネーション(幻覚)に陥ることなく、独自のデータセットを活用し、コンセプトからデプロイメントまでを迅速に進めることができます。
Morphik は、テキスト、チャート、図表を含む複雑なドキュメントなどの独自のデータを、信頼性の高いAI主導のインテリジェンスに変換することを可能にします。その方法を探ってみましょう。
主な機能
Morphik は、AIアプリケーション開発を効率化するために、いくつかの高度なテクノロジーを統合しています。
📊 ColPali による複雑なビジュアルデータの理解: 単純なテキスト分析を超えて、当社の ColPali ビジョンテクノロジーは、ドキュメント内の画像、図、チャートを直接解釈します。ビジュアル要素とテキストの関係を理解し、他のシステムでは失われがちな重要な詳細を保持することで、最先端の精度(VIDOREベンチマークで86%)を達成しています。これは、ビジュアルが重要な技術マニュアル、財務報告書、研究論文にとって非常に重要です。
⚡ KV Cache によるほぼゼロレイテンシーのクエリ: 大規模で複雑なドキュメントを一度処理すれば、事実上遅延や追加のトークンコストなしに繰り返しクエリを実行できます。Morphik は、初期処理後の言語モデルの状態(KVキャッシュ)をインテリジェントにキャッシュします。この永続的なキャッシュにより、即座に応答が可能になり、LLMをデータに関する真のドメインエキスパートにすることができます。また、大規模なコンテキストウィンドウ(1000万以上のトークン)を持つモデルにも対応できます。
⚙️ インテリジェントな処理によるデータ準備の簡素化: 複雑なコーディングは不要で、簡単な自然言語の指示を使用して、データ変換、PII(個人情報)の編集、またはメタデータ抽出ルールを定義できます。Morphik は、取り込み中にこれらのルールを自動的に適用し、データが構造化、標準化、検索可能であることを保証します。これは、一貫性を必要とする技術コンテンツに最適です。
🔗 ドメイン固有のナレッジグラフの構築: ドキュメントのメタデータと抽出された情報を、構造化されたナレッジグラフに自動的に変換します。これらのグラフを自然言語でクエリして、データ内の複雑な関係と洞察を発見します。これは、技術ドキュメント、金融ネットワーク、または規制フレームワークにおける相互接続された概念を理解するのに最適です。これらの接続を視覚化することで、より明確に理解できます。
実践的な応用:Morphik を使用した構築
高度な金融インテリジェンスツールの開発: 多様な金融ドキュメント(SECファイリング、収益コールトランスクリプト、市場レポート、内部声明)を取り込みます。ColPali を使用して、テーブルやチャートからデータを正確に抽出します。企業、市場イベント、および財務指標を結び付けるナレッジグラフを構築します。KVキャッシュのおかげで、自然言語を使用してこのシステムをクエリし(例:「競合他社XとYの第3四半期の収益傾向を比較する」)、ほぼ瞬時に応答を得ることができます。
AI搭載の医療情報システムの構築: テキストノート、検査結果、および医用画像(ColPaliの視覚的理解を使用)を含む複雑な患者記録を処理します。自然言語ルールを適用して、PIIを自動的に編集し、主要な病状または処置を抽出します。医師が複雑な病歴を迅速に照会できる患者固有のナレッジグラフを構築します(例:「過去6か月間の患者Aの治療Zへの反応を示す」)。
法務調査およびコンプライアンスの強化: 判例法、契約書、および規制文書の膨大なライブラリを取り込みます。インテリジェントな処理ルールを使用して、条項、義務、および定義された用語を自動的に抽出します。規制を内部ポリシーおよび特定の契約条項にリンクするナレッジグラフを構築します。研究者は、「日付Y以降に制定された規制ABCの影響を受けるすべての契約を見つける」などの質問をすることができ、ハルシネーションなしに、正確で引用に基づいた結果を得ることができます。
インテリジェントに適用されたデータ
Morphik は、特定のデータに基づいて、信頼性の高いAIアプリケーションを構築、デプロイ、および拡張するためのインフラストラクチャを提供します。高度なマルチモーダル理解、効率的なキャッシュ、直感的なデータ処理、およびナレッジグラフ機能を組み合わせることで、一般的なAI開発のハードルを克服できます。アプリケーションが正確で高速であり、強固な基盤上に構築されていることを確信して、価値創造に集中できます。





