Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Решение проблемы изменчивости макета при извлечении данных с помощью ИИ
Извлечение данных — важнейший компонент современных конвейеров обработки данных. Предприятия в разных отраслях полагаются на ценную информацию из множества документов для оптимизации своих процессов и принятия обоснованных решений.
Одним из широко используемых методов извлечения данных является традиционный подход на основе шаблонов. Этот метод предполагает создание предопределенных шаблонов или правил, которые определяют ожидаемую структуру и поля данных в документах. Эти шаблоны инструктируют систему извлечения о том, где и как найти и извлечь соответствующие поля данных. Система извлечения сопоставляет документ с этими шаблонами и соответствующим образом извлекает данные.
При использовании традиционного извлечения данных на основе шаблонов необходимо учитывать различные аспекты, чтобы обеспечить бесперебойное извлечение данных из таких документов, например:
- Несоответствия структуры документа, которые могут помешать процессу извлечения.
- Создание шаблонов требует много времени и требует значительных ресурсов.
- Возможность ошибок во время процедуры извлечения, что может поставить под угрозу точность данных.
- Проблемы масштабируемости, которые могут ограничить возможность эффективной обработки растущего объема документов.
Максимальная точность и эффективность: влияние автоматического извлечения данных
Если учесть, что создание шаблона для одного счета-фактуры занимает примерно 20-30 минут и имеется 20 счетов с разными макетами, то для завершения процесса создания шаблона потребуется в общей сложности 30 * 20 = 600 минут, что эквивалентно 10 часам. . Этот трудоемкий процесс подчеркивает необходимость в более совершенных и эффективных методах извлечения данных для управления разнообразными макетами документов.
Поэтому современные предприятия изучают гибридный подход, который сочетает в себе эффективность извлечения данных на основе шаблонов с мощью продвинутых языковых моделей, таких как GPT OpenAI или других аналогичных крупномасштабных языковых моделей (LLM), для оптимизации процесса извлечения данных. и решить проблему создания шаблонов. Интеграция генеративного ИИ в конвейер извлечения данных может значительно сократить время и усилия, необходимые для создания шаблонов.
Вот где Astera ReportMiner приходит. Извлечение данных с помощью искусственного интеллекта в ReportMiner может быстро и точно извлекать данные из различных типов документов. Эта функция позволяет без проблем извлекать данные из заказов на покупку и счетов-фактур с различными макетами.
Вариант использования: автоматизация извлечения данных заказа на поставку с помощью Astera ReportMiner
Давайте рассмотрим вариант использования. SwiftFlow Services Inc. (SFS) приходится управлять ежедневным потоком заказов на поставку от различных поставщиков, получаемых по электронной почте. Каждый день они получают примерно от 10 до 20 заказов на закупку, причем каждый поставщик представляет уникальный макет заказа на закупку.
Целью SFS является извлечение определенных полей из этих заказов на поставку и сохранение данных в базе данных для дальнейшего анализа, например, для оценки эффективности работы поставщиков, выявления возможностей экономии и оптимизации управления цепочкой поставок.
SFS требовалось эффективное и оптимизированное решение, которое могло бы легко извлекать необходимую информацию без необходимости создания шаблонов вручную. Поэтому они выбрали AsteraРешение для извлечения данных на основе искусственного интеллекта. Пользователи должны только указать тип документа и желаемый макет для извлечения, а система использует возможности искусственного интеллекта по построению контекста для извлечения информации и создания шаблонов, состоящих из областей и полей, с использованием эвристики.
Инструмент автоматически создает шаблоны для всех источников в папке на уровне проекта. Признавая важность обратной связи с людьми, система сохраняет все проблемные шаблоны (RMD), требующие корректировок пользователем, в специальной папке.
После проверки и настройки RMD в соответствии с бизнес-требованиями пользователи могут создать рабочий процесс для циклического прохождения этих RMD и записи извлеченных данных в место назначения. Объект «Правила качества данных» еще больше повышает эффективность, гарантируя, что извлеченные данные соответствуют указанным бизнес-правилам, что приводит к более быстрому и точному извлечению данных.
Упрощая и автоматизируя процесс извлечения данных, SFS может сократить ручной труд, повысить точность извлеченных данных и сосредоточиться на более важных задачах в своем конвейере обработки данных. Посмотрите это видео, чтобы узнать больше:
Если вы хотите узнать больше о ReportMiner, свяжитесь с нашим отделом продаж, чтобы запланировать демонстрацию прямо сейчас
