Patronus
  • Apache 2.0
  • Deutsch und Englisch

Orca Sonar
Dokumentklasse

Ordnet Dokumente einer von neun Themenklassen zu, zum Beispiel Legal, HR, Finance oder Medical, bevor sie ins Context Window gelangen.

Auf Hugging Face patronus-studio/orca-sonar-document-classifier

Steckbrief.

Aufgabe

Sensible Daten und Dokumente

Dokumentklassen und Entitäten, bevor Inhalte das Gerät verlassen

Signal

hr

Parameter
0,1B Parameter
Basis
mmBERT-small
Evaluation
Macro-F1 0,940 und Accuracy 0,942 auf dem Held-out-Test mit realen Dokumenten.
Formate
Safetensors FP32 · ONNX FP16
Lizenz
Apache 2.0
Hugging Face
patronus-studio/orca-sonar-document-classifier

So arbeitet Orca Sonar.

Orca Sonar

Eingang

Arbeitsvertrag für die neue Kollegin: Gehalt, Probezeit und Kündigungsfristen bitte in eine Zusammenfassung bringen.

Ausgang

hr

Regel der Anwendung: Nicht an externe KI-Dienste senden

Evaluation.

Modellkarte mit Protokoll

0,940

Macro-F1 0,940 und Accuracy 0,942 auf dem Held-out-Test mit realen Dokumenten.

Einbauen.

Patronus Ark lädt das Modell und führt es auf der CPU aus. Den Quickstart mit Transformers oder ONNX Runtime zeigt die Modellkarte.

Quickstart in der Modellkarte Alle Wege für Entwickler Integration besprechen
Patronus Ark · Python
pip install patronus-ark

from patronus_ark import SecurityGateway

scanner = SecurityGateway(
    categories=["injection", "dlp", "pii"], max_level="l2",
)
scanner.warmup()
scanner.enqueue("Text to inspect")
while (event := scanner.consume_next_event(timeout=1.0)) is not None:
    if event["event_type"] == "result":
        r = event["result"]
        print(r["category"], r["class_name"], r["confidence"])
    else:
        break