El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Abordar la variabilidad del diseño en la extracción de datos mediante IA
La extracción de datos es un componente crítico de las canalizaciones modernas de procesamiento de datos. Las empresas de todas las industrias confían en información valiosa de una variedad de documentos para optimizar sus procesos y tomar decisiones informadas.
Un método comúnmente empleado para la extracción de datos es el enfoque tradicional basado en plantillas. Esta técnica implica la creación de plantillas o reglas predefinidas que definen la estructura esperada y los campos de datos dentro de los documentos. Estas plantillas instruyen al sistema de extracción sobre dónde y cómo ubicar y extraer los campos de datos relevantes. El sistema de extracción compara el documento con estas plantillas y extrae los datos en consecuencia.
Cuando se utiliza la extracción de datos tradicional basada en plantillas, se deben considerar varios aspectos para garantizar la recuperación de datos sin problemas de dichos documentos, como:
- Inconsistencias en la estructura del documento que pueden dificultar el proceso de extracción.
- La naturaleza intensiva en tiempo de la creación de plantillas, que exige recursos significativos.
- La posibilidad de errores durante el procedimiento de extracción, lo que representa un riesgo para la precisión de los datos.
- Problemas de escalabilidad que pueden limitar la capacidad de manejar de manera eficiente un volumen creciente de documentos.
Máxima precisión y eficiencia: el impacto de la extracción de datos automatizada
Si consideramos que la creación de una plantilla para una sola factura toma aproximadamente 20-30 minutos y hay 20 facturas con diferentes diseños, se necesitarían un total de 30 * 20 = 600 minutos, equivalente a 10 horas, para completar el proceso de creación de la plantilla. . Este proceso que requiere mucho tiempo destaca la necesidad de técnicas de extracción de datos más avanzadas y eficientes para administrar diversos diseños de documentos.
Por lo tanto, las empresas modernas están explorando un enfoque híbrido que combina la eficiencia de la extracción de datos basada en plantillas con el poder de los modelos de lenguaje avanzados, como GPT de OpenAI u otros modelos de lenguaje (LLM) similares a gran escala, para agilizar el proceso de extracción de datos. y abordar el problema de crear plantillas. La integración de IA generativa en la tubería de extracción de datos puede reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para la creación de plantillas.
Ahí es donde Astera ReportMiner entra. Extracción de datos impulsada por IA en ReportMiner puede extraer datos de forma rápida y precisa de una variedad de tipos de documentos. Esta función permite extraer datos de órdenes de compra y facturas con diferentes diseños sin problemas.
Caso de uso: Automatización de la extracción de datos de órdenes de compra con Astera ReportMiner
Consideremos un caso de uso. SwiftFlow Services Inc. (SFS) debe administrar una afluencia diaria de pedidos de compra de varios proveedores recibidos por correo electrónico. Cada día, reciben aproximadamente de 10 a 20 órdenes de compra y cada proveedor presenta un diseño de orden de compra único.
SFS tiene como objetivo extraer campos específicos de estas órdenes de compra y almacenar los datos en una base de datos para su posterior análisis, como la evaluación del desempeño del proveedor, la identificación de oportunidades de ahorro y la optimización de la gestión de la cadena de suministro.
SFS quería una solución eficiente y optimizada que pudiera extraer sin esfuerzo la información requerida sin necesidad de crear una plantilla manual. Por lo tanto, eligieron AsteraLa solución de extracción de datos impulsada por IA de. Los usuarios solo deben especificar el tipo de documento y el diseño deseado para la extracción, y el sistema aprovecha la capacidad de creación de contexto de AI para extraer la información y generar plantillas que consisten en regiones y campos utilizando heurística.
La herramienta crea automáticamente plantillas para todas las fuentes dentro de una carpeta a nivel de proyecto. Reconociendo la importancia de la retroalimentación humana, el sistema almacena cualquier plantilla problemática (RMD) que requiera ajustes del usuario en una carpeta designada.
Después de la verificación y personalización de RMD según los requisitos comerciales, los usuarios pueden crear un flujo de trabajo para recorrer estos RMD y escribir los datos extraídos en un destino. Un objeto de Reglas de calidad de datos mejora aún más la eficiencia al garantizar que los datos extraídos se adhieran a las reglas comerciales especificadas, lo que da como resultado una recuperación de datos más rápida y precisa.
Al simplificar y automatizar el proceso de extracción de datos, SFS puede reducir el trabajo manual, mejorar la precisión de los datos extraídos y centrarse en tareas más críticas en su proceso de procesamiento de datos. Echa un vistazo a este vídeo para obtener más información:
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