안트로픽이 최근 출시한 클로드 3.5 소네트 모델은 대규모 언어 모델 세계에서 게임 체인저입니다. 다양한 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-4를 능가하는 이 강력한 모델은 코딩, 수학, 콘텐츠 생성, 논리 등의 분야에서 뛰어난 성과를 보입니다.

클로드 3.5 소네트 모델의 두드러진 기능 중 하나는 데이터 관리 및 추출 능력입니다. 많은 모델들이 대량의 데이터를 다루는 데 어려움을 겪고 종종 환각을 일으키거나 문맥을 잃는 반면, 소네트 모델은 복잡한 데이터를 원활하게 처리합니다.

이 실용적인 사례에서 우리는 클로드 3.5 소네트 모델의 데이터 관리 능력과 무코드 자동화 플랫폼 벡터시프트를 활용하여 강력한 데이터 추출 워크플로를 만들 것입니다. 이 워크플로는 계약 기간, 책임 제한, 청구 시작 날짜, 계약 가치 등의 핵심 정보를 원활하게 추출할 것입니다.

벡터시프트는 데이터 워크플로를 쉽게 자동화할 수 있는 강력한 무코드 플랫폼입니다. 안트로픽의 고급 CLA 3.5 소네트 언어 모델의 기능을 활용하여 데이터 추출 및 관리 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

CLA 3.5 소네트 모델은 코딩, 수학, 콘텐츠 생성, 논리 등 다양한 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-4를 능가합니다. 이 강력한 모델은 길이가 긴 계약서와 같은 복잡한 문서에서 데이터를 정확하고 효율적으로 추출할 수 있습니다.

이 워크플로에서는 벡터시프트 내에서 CLA 3.5 소네트 모델을 활용하여 계약서에서 핵심 정보를 자동으로 추출하는 방법을 보여드립니다. 모델은 계약 기간, 책임 제한, 청구 시작 날짜, 고객별 계약 가치 분석을 추출하는 작업을 수행할 것입니다.

벡터시프트 내에 일련의 대규모 언어 모델 노드를 설정하여 이러한 다양한 데이터 범주를 병렬로 처리함으로써 포괄적이고 구조화된 데이터 추출이 가능합니다. 추출된 정보는 Google 시트로 원활하게 전송되어 데이터 저장소로 활용됩니다.

안트로픽의 새로운 클로드 3.5 소네트 모델은 대규모 언어 모델 세계에서 게임 체인저입니다. 이 강력한 AI 시스템은 코딩, 수학, 콘텐츠 생성, 논리 등 다양한 벤치마크에서 OpenAI의 GPT-4를 능가합니다.

클로드 3.5 소네트 모델의 두드러진 특징 중 하나는 뛰어난 데이터 관리 및 추출 기능입니다. 많은 다른 모델들이 대량의 데이터를 다루는 데 어려움을 겪고 종종 환각을 일으키거나 문맥을 잃는 반면, 소네트 모델은 이 분야에서 뛰어난 성과를 보입니다. 복잡한 문서에서 관련 정보를 쉽게 처리하고 추출할 수 있어 데이터 기반 워크플로를 더욱 효율적이고 신뢰할 수 있게 만듭니다.

이 실용적인 사례에서는 클로드 3.5 소네트 모델과 무코드 플랫폼 벡터시프트를 활용하여 데이터 추출을 자동화하는 방법을 보여드립니다. 모델이 계약 기간, 책임 제한, 청구 시작 날짜, 계약 가치 등의 핵심 정보를 원활하게 추출하는 과정을 확인할 수 있습니다.

안트로픽의 새로운 클로드 3.5 소네트 모델은 데이터 관리 및 추출에 뛰어난 대규모 언어 모델입니다. 다른 모델들이 대량의 데이터를 다루는 데 어려움을 겪고 종종 환각을 일으키는 반면, 소네트 3.5 모델은 핵심 정보를 쉽고 정확하게 처리하고 추출할 수 있습니다.

이 실용적인 사례에서는 소네트 3.5 모델의 기능을 활용하여 다음과 같은 중요한 계약 정보를 자동으로 추출하는 워크플로를 구축할 것입니다:

1. 계약 기간: 각 고객의 계약 기간 추출
2. 책임 제한: 특정 고객의 책임 제한 식별
3. 청구 시작 날짜: 각 계약의 청구 시작 날짜 추출
4. 계약 가치: 각 고객의 전체 가격 구조 분석

소네트 3.5 모델의 강력한 데이터 처리 기능을 활용하여 무코드 플랫폼 벡터시프트에서 이 데이터 추출 워크플로를 구축할 것입니다. 이를 통해 핵심 계약 정보를 효율적으로 수집하고 구조화할 수 있어 시간과 노력을 절감할 수 있습니다.

첨단 CLA 3.5 소네트 모델의 힘을 활용하여 데이터를 Google 시트 형식으로 자동 추출하고 구조화하는 워크플로를 개발했습니다. 이 혁신적인 솔루션을 통해 대량의 정보를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있어 생산성이 크게 향상됩니다.

이 자동화의 핵심은 CLA 3.5 소네트 모델입니다. 이 대규모 언어 모델은 복잡한 데이터를 처리하고 이해하는 데 뛰어납니다. 이 모델의 고급 기능을 활용하여 계약서나 보고서와 같은 다양한 소스에서 핵심 통찰력과 세부 정보를 추출하고 Google 시트 스프레드시트에 체계적으로 정리할 수 있습니다.

이 워크플로는 사용자 쿼리 또는 입력을 받아 일련의 전문화된 CLA 3.5 소네트 모델 노드를 통해 처리합니다. 각 노드는 계약 기간, 책임 제한, 청구 시작 날짜, 가격 구조와 같은 특정 정보 범주를 추출하도록 맞춤화되어 있습니다. 이러한 세부적인 접근 방식을 통해 추출된 데이터가 포괄적이고 사용자 요구사항에 맞게 구조화됩니다.

데이터 추출이 완료되면 워크플로가 결과를 Google 시트 문서에 자동으로 통합합니다. 이 자동화를 통해 수동으로 복사 및 붙여넣기를 할 필요가 없어 시간을 절약하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다.