მოხარულნი ვართ გამოვაქვეყნოთ Hugging Face AI Sheets-ის მასშტაბური განახლება, ღია კოდის ინსტრუმენტი, რომელიც გამოიყენება მონაცემების შესაქმნელად, ტრანსფორმაციისა და გასამდიდრებლად ღია AI მოდელების გამოყენებით. AI Sheets იყენებს Inference Providers-ს, რაც ნიშნავს, რომ თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ათასობით ღია მოდელი, რომელიც მხარდაჭერილია პლანეტის საუკეთესო inference პროვაიდერების მიერ. AI Sheets-ის პირველი ვერსია ტექსტური კონტენტის სტრუქტურირებასა და გამდიდრებას მარტივს ხდიდა. ახლა AI Sheets-ში ვიზუალურ მხარდაჭერას ვამატებთ. სურათები ყველგანაა — პროდუქტის ფოტოები, ქვითრები, სქრინშოტები, დიაგრამები, ჩარტები, ლოგოები. ეს დოკუმენტები შეიცავს სტრუქტურირებულ ინფორმაციას, რომელიც ელოდება ამოღებას, ანალიზს და ტრანსფორმაციას. დღეს, თქვენ საბოლოოდ შეგიძლიათ ვიზუალურ კონტენტთან მუშაობა უშუალოდ AI Sheets-ში: სურათების ნახვა, მათი ანალიზი, ინფორმაციის ამოღება, ახლის გენერირება და მათი რეალურ დროში რედაქტირებაც კი — ყველაფერი ერთი სამუშაო პროცესის ფარგლებში. სურათები შეიცავს ღირებულ ინფორმაციას — პროდუქტის კატალოგები, მხარდაჭერის ბილეთები, კვლევის არქივები, ქვითრები, დოკუმენტები. ახლა შეგიძლიათ სურათების პირდაპირ ატვირთვა ან სურათების შემცველი მონაცემთა ნაკრებების გამოყენება, და vision მოდელების გამოყენება მათში არსებული ინფორმაციის ამოსაღებად, გასაანალიზებლად და დასასტრუქტურირებლად. რისი გაკეთება შეგიძლიათ: ტექსტური სვეტების მსგავსად, შეგიძლიათ იმუშაოთ prompts-ზე, ხელით დაარედაქტიროთ გამომავალი შედეგები და გამოიყენოთ „მოწონების“ ღილაკი („thumbs-up“) მოდელისთვის სასურველი შედეგების სასწავლებლად. თქვენი უკუკავშირი ხდება რამდენიმე მაგალითი უკეთესი შედეგებისთვის. მაგალითი: ქვითრებიდან სტრუქტურირებულ ხარჯებამდე წარმოიდგინეთ, რომ მოგზაურობიდან ბრუნდებით ქვითრების დასტით. ატვირთეთ ისინი AI Sheets-ში და შექმენით სვეტი შემდეგი prompt-ით: Extract the merchant name, date, total amount, and expense category from this receipt. AI Sheets ამუშავებს თითოეულ ქვითარს და გაძლევთ სუფთა ცხრილს ყველა ამოღებული დეტალით. შეგიძლიათ შეცდომების გამოსწორება, კარგი შედეგების დადასტურება „მოწონების“ ღილაკით და ხელახლა გენერირება დანარჩენის გასაუმჯობესებლად. ექსპორტი გაუკეთეთ საბოლოო მონაცემთა ნაკრებს CSV ან Parquet ფორმატში თქვენი ხარჯების აღრიცხვის ხელსაწყოსთვის. ან შესაძლოა თქვენ აციფრულებთ ხელნაწერ რეცეპტებს ძველი საოჯახო რვეულებიდან. შექმენით სვეტები ინგრედიენტების, მომზადების დროისა და სამზარეულოს ტიპის ამოსაღებად — გადააქციეთ თქვენი პირადი არქივი საძიებო, სტრუქტურირებულ მონაცემთა ნაკრებად. გჭირდებათ ვიზუალი თქვენი კონტენტისთვის? AI Sheets-ს შეუძლია სურათების გენერირება და რედაქტირება უშუალოდ თქვენს ცხრილში AI მოდელების გამოყენებით, რაც თქვენი კონტენტის შექმნის მთელ სამუშაო პროცესს ერთ ადგილას ინარჩუნებს. რისი გაკეთება შეგიძლიათ: მაგალითი: კონტენტის კალენდრის შექმნა ვიზუალებით წარმოიდგინეთ, რომ გეგმავთ ერთი თვის სოციალური მედიის პოსტებს ჯანსაღი რეცეპტების შესახებ. გაქვთ ცხრილი პოსტების სათაურებითა და აღწერილობებით, მაგრამ ჯერ არ გაქვთ სურათები. შექმენით სურათების სვეტი შემდეგი prompt-ით: Generate an appetizing food photo for: {{title}}. Style: bright, overhead shot, natural lighting. AI Sheets ქმნის უნიკალურ სურათს თითოეული პოსტისთვის. არ მოგწონთ? შექმენით კიდევ ერთი სვეტი მათ რედაქტირებისთვის: Transform the image to have a rustic wooden background and add fresh herbs as garnish. შეგიძლიათ იმუშაოთ გენერაციისა და რედაქტირების prompts-ზე და სცადოთ სხვადასხვა მიდგომა. თქვენი მთელი კონტენტის კალენდარი — ტექსტი და ვიზუალი — ერთ ცხრილშია, მზად განრიგისა და ექსპორტისთვის. ახლა ვნახოთ AI Sheets მოქმედებაში. ჩვენ გამოვიყენებთ ღია მოდელებს ხელნაწერი რეცეპტების ცოდნის გასახსნელად, როგორიცაა ისეთები, რომლებსაც ბებიათქვენისგან იპოვით. გვაქვს ფოტოების საქაღალდე, რომელთა ატვირთვაც შეგვიძლია აპლიკაციაში. შედეგი არის ცხრილი ასეთი სახით: თქვენი ცხრილის თითოეული სვეტის ტრანსფორმირება, მისგან ინფორმაციის ამოღება, მოძიება და ყველაფერი, რისი წარმოდგენაც შეგიძლიათ AI მოქმედებების გამოყენებით, შესაძლებელია. ამის სანახავად დააჭირეთ ნებისმიერი სვეტის თავზე არსებულ გადაფარვას: სურათების სვეტებს მოყვება სურათის ოპერაციები, როგორიცაა ტექსტის ამოღება, სურათისთვის კითხვების დასმა, ობიექტის ამოცნობა, კოლორიზაცია, ტექსტის დამატება და ნებისმიერი მორგებული მოქმედება, რისი მოფიქრებაც შეგიძლიათ. ტექსტური სვეტები მოიცავს შეჯამებას, საკვანძო სიტყვების ამოღებას, თარგმანს და მორგებულ მოქმედებებს. ყოველ AI მოქმედებას განსაზღვრავს prompt-ი და მოდელი. ვნახოთ, რისი გაკეთება შეგვიძლია ჩვენს ხელნაწერი რეცეპტების მონაცემთა ნაკრებთან! AI Sheets-ს მოყვება შაბლონი სურათებიდან ტექსტის ამოსაღებად: ამ მოქმედების შედეგი არის AI-ის მიერ გენერირებული სვეტი ტრანსკრიბირებული ტექსტით. ვნახოთ მაგალითი: ზემოთ მოცემული სურათისთვის, ამოღებული ტექსტი შემდეგია: ცუდი არ არის! მაგრამ ვხედავთ, რომ მან შეიცავდა დაბეჭდილ ტექსტს სათაურისა და ქვედა კოლონტიტულისთვის, ჩვენ კი რეცეპტის ტექსტი გვაინტერესებს. ეს ტექსტი იმიტომ შევიდა, რომ ჩვენ გამოვიყენეთ ტექსტის ამოღების ნაგულისხმევი შაბლონი, რომელიც შემდეგია: Extract and transcribe all visible text from the image, including signs, labels, documents, or any written content. მოდით ახლა ვცადოთ მორგებული prompt-ი. აქ არის ამოღებული რეცეპტის დეტალები: - 1 box Duncan Hines Yellow Cake Mix - 1 box instant lemon pudding - 2/3 cups water - 1/2 cup Mazola oil - 4 eggs - Lemon flavoring to taste - Put in mixing bowl and beat for 10 minutes ეს შესანიშნავია! მაგრამ რა ხდება უფრო რთულ სურათებთან მიმართებაში? ნაგულისხმევად, AI Sheets იყენებს მოდელებს სიჩქარისა და სიზუსტის კარგი ბალანსით, მაგრამ შეგიძლიათ ექსპერიმენტი ჩაატაროთ ათასობით მოდელთან. ზემოთ მოცემული მაგალითი იყენებს ნაგულისხმევ vision language მოდელს Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct. მოდით გამოვცადოთ SoTA (State-of-the-Art) reasoning მოდელი, Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Reasoning, უფრო რთული სურათით. აქ არის მოდელებს შორის შედარება: ორივე მოდელი ძალიან მსგავსს წარმოქმნის...