Bienvenue à la première édition du Hackathon SmartDoc.ai, organisé par l'Association des Alumni de l'École Centrale Casablanca (ECC Alumni)!
Ce hackathon se concentre sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) et l'analyse de documents, en particulier les rapports SFCR des assureurs. Les participants devront développer des solutions innovantes pour:
- Extraire et nettoyer le contenu pertinent des rapports PDF
- Construire une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour répondre à des questions spécifiques
- [BONUS] Extraire les tableaux des rapports sous une forme structurée et lisible
Pour plus de détails sur les objectifs, les tâches et les exigences techniques, veuillez consulter le fichier Instructions.docx.
- 1er Prix: 2500 MAD
- 2ème Prix: 1000 MAD
- Forkez ce repository
- Créez un nouveau dossier avec le nom de votre équipe
- Ajoutez votre travail dans ce dossier
- Créez une Pull Request pour soumettre votre projet
Votre dossier doit contenir:
- Un fichier README.md avec:
- Les noms des membres de l'équipe
- Une description de votre solution
- Les instructions d'installation et d'utilisation
- Vos notebooks Jupyter
- Le code source de votre solution
- Toute documentation supplémentaire
- helper.py: Code auxiliaire pour le traitement des fichiers JSON
- Trame_questions.pdf: Ensemble de questions tests pour évaluer la performance de votre système RAG
- data/: Dossier contenant les données d'exemple
- data/pdfs/: Rapports SFCR au format PDF
- data/ocr/: Fichiers JSON produits par l'OCR
Le fichier Trame_questions.pdf contient une série de questions prédéfinies qui seront utilisées pour évaluer la performance de votre système RAG. Assurez-vous que votre solution peut traiter efficacement ces questions tests.
- Début du Hackathon: Samedi 7 décembre 2024
- Date limite de soumission: Samedi 14 décembre 2024 à 23:59 (heure marocaine)
Les participants doivent soumettre leurs pull requests avant la date limite. Toute soumission après cette date ne sera pas prise en compte.
Pour toute question ou clarification, n'hésitez pas à ouvrir une issue dans ce repository.
Organisé avec ❤️ par ECC Alumni