Clairic API

Clairic là mô hình trích xuất dữ liệu do Cloudflare phát triển, hiện đang ở dạng preview và dự kiến phát hành trọng số mở trong tương lai gần. Mô hình được định vị là lớp System One mới của AI, lấy cảm hứng từ mô hình Jev do TypeSafe công bố, và được giới thiệu là mô hình đầu tiên áp dụng khái niệm System One cho tác vụ trích xuất. Clairic không sinh token đầu ra; thay vào đó, nó nhận đầu vào văn bản, hình ảnh tùy chọn và lược đồ trường có kiểu, rồi trả về các đoạn văn bản, số, ngày, giờ, khoảng thời gian, danh sách, ước lượng và dự đoán, kèm điểm tin cậy và xác suất null cho mỗi trường. Mô hình được lưu trữ trên Workers AI với mã mô hình @cf/cloudflare/clairic. Clairic phù hợp cho các tác vụ trích xuất thông tin từ tài liệu như hóa đơn, biên lai và giấy tờ bảo hiểm, tổng hợp dữ liệu tài chính, tính toán ngày và khoảng thời gian, dự báo hàng tồn kho, trích xuất thông tin trong dịch vụ khách hàng và xử lý yêu cầu bảo hiểm trong một pipeline kết hợp. Mô hình xử lý đáng tin cậy các phép tính một bước hoặc hai bước như tổng, hiệu, chuyển đổi và tính toán ngày. Trong một thử nghiệm pipeline ba giai đoạn, Clairic đã rút ngắn thời gian quy trình xử lý yêu cầu bảo hiểm từ 61,7 giây xuống 19,3 giây, đạt mức giảm độ trễ 69% và giảm chi phí khoảng 49%. Mô hình cũng ước lượng được chi phí sửa chữa trong trường hợp các pipeline Gemma 4 và Qwen thất bại. Mô hình có một số hạn chế cần lưu ý: phiên bản preview vẫn chưa hoàn thiện các phép tính số học nhiều bước, yếu với chuỗi phụ thuộc dài và tổng hợp qua nhiều hàng bảng. Các ước lượng chỉ chính xác ở mức hạn chế nếu không có dữ liệu so sánh, lịch sử hoặc văn bản mô tả trong đầu vào; khả năng dự đoán còn cơ bản và không thay thế các mô hình chuỗi thời gian được huấn luyện trên dữ liệu cụ thể. Clairic được thiết kế cho các tác vụ khớp mẫu thông thường và mục đích không quan trọng, nên cần kết hợp với LLM cho các tác vụ suy luận phức tạp và sinh văn bản thay vì sử dụng một mình. Mô hình bổ trợ cho LLM và mô hình quyết định Clef trong một pipeline ba giai đoạn, và được định vị là một thành phần của kiến trúc AI rộng hơn chứ không phải là sự thay thế cho LLM.

Hóa đơn của bạn phụ thuộc vào nhà cung cấp bạn dùng, giá của họ và mức sử dụng của bạn. Đầu vào dài hơn hoặc các điều kiện khác có thể có giá khác.

Mô hình nhận đầu vào văn bản, hình ảnh tùy chọn và lược đồ trường có kiểu. Mô hình trích xuất giá trị có kiểu mạnh mẽ từ văn bản và hình ảnh trong một lượt xử lý.

Không. Clairic không sinh token đầu ra; mô hình trả về các giá trị trích xuất kèm điểm tin cậy và xác suất null cho mỗi trường.

Mô hình phù hợp cho trích xuất dữ liệu từ tài liệu như hóa đơn, biên lai và giấy tờ bảo hiểm, tổng hợp dữ liệu tài chính, tính toán ngày và khoảng thời gian, dự báo hàng tồn kho, trích xuất thông tin trong dịch vụ khách hàng và xử lý yêu cầu bảo hiểm.

Clairic báo cáo độ chính xác cao hơn, độ trễ thấp hơn và chi phí thấp hơn so với LLM thông thường trên các tác vụ trích xuất dữ liệu. Mô hình được thiết kế cho khớp mẫu thông thường và mục đích không quan trọng, nên cần kết hợp với LLM cho suy luận phức tạp và sinh văn bản.

Phiên bản preview vẫn chưa hoàn thiện các phép tính số học nhiều bước và yếu với chuỗi phụ thuộc dài cũng như tổng hợp qua nhiều hàng bảng. Các ước lượng chỉ chính xác ở mức hạn chế nếu không có dữ liệu so sánh, lịch sử hoặc văn bản mô tả trong đầu vào, và khả năng dự đoán còn cơ bản.