Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.
Bewältigung der Layoutvariabilität bei der Datenextraktion mithilfe von KI
Die Datenextraktion ist ein wichtiger Bestandteil moderner Datenverarbeitungspipelines. Unternehmen aller Branchen verlassen sich auf wertvolle Informationen aus einer Reihe von Dokumenten, um ihre Prozesse zu optimieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Eine häufig verwendete Methode zur Datenextraktion ist der traditionelle vorlagenbasierte Ansatz. Bei dieser Technik werden vordefinierte Vorlagen oder Regeln erstellt, die die erwartete Struktur und die erwarteten Datenfelder in den Dokumenten definieren. Diese Vorlagen weisen das Extraktionssystem an, wo und wie die relevanten Datenfelder gefunden und extrahiert werden sollen. Das Extraktionssystem gleicht das Dokument mit diesen Vorlagen ab und extrahiert die Daten entsprechend.
Beim Einsatz herkömmlicher vorlagenbasierter Datenextraktion müssen verschiedene Aspekte berücksichtigt werden, um eine nahtlose Datengewinnung aus solchen Dokumenten zu gewährleisten, wie zum Beispiel:
- Inkonsistenzen in der Dokumentstruktur, die den Extraktionsprozess behindern können.
- Der zeitintensive Charakter der Vorlagenerstellung, der erhebliche Ressourcen erfordert.
- Während des Extraktionsvorgangs können Fehler auftreten, die ein Risiko für die Datengenauigkeit darstellen.
- Skalierbarkeitsprobleme, die die Fähigkeit zur effizienten Verarbeitung einer wachsenden Dokumentenmenge einschränken können.
Maximale Genauigkeit und Effizienz: Die Auswirkungen der automatisierten Datenextraktion
Wenn wir bedenken, dass das Erstellen einer Vorlage für eine einzelne Rechnung etwa 20 bis 30 Minuten dauert und es 20 Rechnungen mit unterschiedlichen Layouts gibt, würde es insgesamt 30 * 20 = 600 Minuten erfordern, was 10 Stunden entspricht, um den Vorlagenerstellungsprozess abzuschließen . Dieser zeitaufwändige Prozess verdeutlicht die Notwendigkeit fortschrittlicherer und effizienterer Datenextraktionstechniken zur Verwaltung verschiedener Dokumentlayouts.
Daher erforschen moderne Unternehmen einen hybriden Ansatz, der die Effizienz der vorlagenbasierten Datenextraktion mit der Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Sprachmodelle wie GPT von OpenAI oder anderen ähnlichen großen Sprachmodellen (LLMs) kombiniert, um den Prozess der Datenextraktion zu rationalisieren und das Problem der Vorlagenerstellung angehen. Durch die Integration generativer KI in die Datenextraktionspipeline kann der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Vorlagenerstellung erheblich reduziert werden.
Das ist wo Astera ReportMiner kommt herein. KI-gestützte Datenextraktion kommt herein ReportMiner kann Daten aus einer Vielzahl von Dokumenttypen schnell und genau extrahieren. Mit dieser Funktion können Sie problemlos Daten aus Bestellungen und Rechnungen mit unterschiedlichen Layouts extrahieren.
Anwendungsfall: Automatisierung der Bestelldatenextraktion mit Astera ReportMiner
Betrachten wir einen Anwendungsfall. SwiftFlow Services Inc. (SFS) muss einen täglichen Zustrom von Bestellungen von verschiedenen Anbietern bewältigen, die per E-Mail eingehen. Jeden Tag erhalten sie etwa 10 bis 20 Bestellungen, wobei jeder Anbieter ein einzigartiges Bestelllayout präsentiert.
Ziel von SFS ist es, bestimmte Felder aus diesen Bestellungen zu extrahieren und die Daten zur weiteren Analyse in einer Datenbank zu speichern, z. B. zur Bewertung der Lieferantenleistung, zur Identifizierung von Möglichkeiten zur Kosteneinsparung und zur Optimierung des Lieferkettenmanagements.
SFS wollte eine effiziente und optimierte Lösung, mit der sich die erforderlichen Informationen mühelos extrahieren lassen, ohne dass eine manuelle Vorlagenerstellung erforderlich ist. Deshalb haben sie sich entschieden Asteraist die KI-gestützte Datenextraktionslösung von. Benutzer müssen lediglich den Dokumenttyp und das gewünschte Layout für die Extraktion angeben, und das System nutzt die Kontextbildungsfähigkeit der KI, um die Informationen zu extrahieren und mithilfe von Heuristiken Vorlagen zu generieren, die aus Regionen und Feldern bestehen.
Das Tool erstellt automatisch Vorlagen für alle Quellen innerhalb eines Ordners auf Projektebene. Das System erkennt die Bedeutung menschlichen Feedbacks an und speichert alle problematischen Vorlagen (RMDs), die Benutzeranpassungen erfordern, in einem dafür vorgesehenen Ordner.
Nach der RMD-Verifizierung und Anpassung an die Geschäftsanforderungen können Benutzer einen Workflow erstellen, um diese RMDs zu durchlaufen und die extrahierten Daten an ein Ziel zu schreiben. Ein Datenqualitätsregelobjekt steigert die Effizienz weiter, indem es sicherstellt, dass die extrahierten Daten den angegebenen Geschäftsregeln entsprechen, was zu einem schnelleren und genaueren Datenabruf führt.
Durch die Vereinfachung und Automatisierung des Datenextraktionsprozesses kann SFS den manuellen Arbeitsaufwand reduzieren, die Genauigkeit der extrahierten Daten verbessern und sich auf wichtigere Aufgaben in seiner Datenverarbeitungspipeline konzentrieren. Schauen Sie sich dieses Video an, um mehr zu erfahren:
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