L'automatisé, Pas de code Pile de données
Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.
S'attaquer à la variabilité de la mise en page dans l'extraction de données à l'aide de l'IA
L'extraction de données est un élément essentiel des pipelines de traitement de données modernes. Les entreprises de tous les secteurs s'appuient sur des informations précieuses provenant d'une gamme de documents pour optimiser leurs processus et prendre des décisions éclairées.
Une méthode couramment utilisée pour l'extraction de données est l'approche traditionnelle basée sur un modèle. Cette technique implique la création de modèles ou de règles prédéfinis qui définissent la structure et les champs de données attendus dans les documents. Ces modèles indiquent au système d'extraction où et comment localiser et extraire les champs de données pertinents. Le système d'extraction associe le document à ces modèles et extrait les données en conséquence.
Lors de l'utilisation de l'extraction de données traditionnelle basée sur des modèles, divers aspects doivent être pris en compte pour assurer une récupération transparente des données à partir de ces documents, tels que :
- Incohérences dans la structure du document qui peuvent entraver le processus d'extraction.
- La nature fastidieuse de la création de modèles, qui nécessite des ressources importantes.
- Le potentiel d'erreurs lors de la procédure d'extraction, ce qui présente un risque pour l'exactitude des données.
- Problèmes d'évolutivité qui peuvent limiter la capacité à gérer efficacement un volume croissant de documents.
Précision et efficacité maximales : l'impact de l'extraction automatisée des données
Si l'on considère que la création d'un modèle pour une seule facture prend environ 20 à 30 minutes et qu'il y a 20 factures avec différentes mises en page, il faudrait un total de 30 * 20 = 600 minutes, soit 10 heures, pour terminer le processus de création du modèle. . Ce processus chronophage met en évidence le besoin de techniques d'extraction de données plus avancées et plus efficaces pour gérer diverses mises en page de documents.
Par conséquent, les entreprises modernes explorent une approche hybride qui combine l'efficacité de l'extraction de données basée sur des modèles avec la puissance de modèles de langage avancés, tels que le GPT d'OpenAI ou d'autres modèles de langage à grande échelle (LLM) similaires, pour rationaliser le processus d'extraction de données. et s'attaquer au problème de la création de modèles. L'intégration de l'IA générative dans le pipeline d'extraction de données peut réduire considérablement le temps et les efforts nécessaires à la création de modèles.
C'est là que Astera ReportMiner entre en jeu. L'extraction de données alimentée par l'IA dans ReportMiner peut extraire rapidement et avec précision des données à partir de divers types de documents. Cette fonctionnalité permet d'extraire sans tracas les données des bons de commande et des factures avec différentes mises en page.
Cas d'utilisation : automatisation de l'extraction des données de bon de commande avec Astera ReportMiner
Prenons un cas d'utilisation. SwiftFlow Services Inc. (SFS) doit gérer un afflux quotidien de bons de commande de divers fournisseurs reçus par courriel. Chaque jour, ils reçoivent environ 10 à 20 bons de commande, chaque fournisseur présentant un modèle de bon de commande unique.
SFS vise à extraire des champs spécifiques de ces bons de commande et à stocker les données dans une base de données pour une analyse plus approfondie, telle que l'évaluation des performances des fournisseurs, l'identification des opportunités de réduction des coûts et l'optimisation de la gestion de la chaîne d'approvisionnement.
SFS recherchait une solution efficace et rationalisée capable d'extraire sans effort les informations requises sans nécessiter la création manuelle de modèles. Par conséquent, ils ont choisi Asterade la solution d'extraction de données basée sur l'IA. Les utilisateurs doivent uniquement spécifier le type de document et la mise en page souhaitée pour l'extraction, et le système exploite la capacité de création de contexte de l'IA pour extraire les informations et générer des modèles composés de régions et de champs à l'aide d'heuristiques.
L'outil crée automatiquement des modèles pour toutes les sources d'un dossier au niveau du projet. Reconnaissant l'importance de la rétroaction humaine, le système stocke tous les modèles problématiques (RMD) qui nécessitent des ajustements de l'utilisateur dans un dossier désigné.
Après la vérification et la personnalisation RMD selon les besoins de l'entreprise, les utilisateurs peuvent créer un flux de travail pour parcourir ces RMD et écrire les données extraites vers une destination. Un objet Règles de qualité des données améliore encore l'efficacité en garantissant que les données extraites respectent les règles métier spécifiées, ce qui permet une récupération des données plus rapide et plus précise.
En simplifiant et en automatisant le processus d'extraction de données, SFS peut réduire le travail manuel, améliorer la précision des données extraites et se concentrer sur des tâches plus critiques dans son pipeline de traitement de données. Regardez cette vidéo pour en savoir plus :
Si vous voulez en savoir plus sur ReportMiner, contactez notre équipe commerciale pour planifier une démo dès aujourd’hui.
