Extraire des données de documents non structurés

La fonctionnalité Documents non structurés et complexes améliore la capacité de traiter les documents non structurés complexes et utilise l'IA générative pour mapper les champs et les groupes de champs tels que définis dans le schéma d'extraction et les prédire avec confiance et précision. Cette fonctionnalité avancée permet d'extraire des données d'éléments complexes tels que des tableaux, graphiques ou diagrammes complexes et structure efficacement la sortie.

Le processus implique :

• Examiner les prédictions initiales du modèle.
• Modifier les instructions d'invite de manière itérative en fonction des résultats de l'examen.
• Annoter les documents pour obtenir des informations factuelles à des fins de validation et pour affiner les performances de l'extraction de données.

L'extraction de données de documents non structurés, tels que des contrats, des factures longues ou d'autres documents similaires, nécessite une approche systématique et intelligente en raison des variations de format, de langue et de mise en page.

Le processus commence par fournir des instructions claires qui guident le modèle d'extraction dans l'identification, l'interprétation et l'extraction des informations pertinentes. Souvent appelées « ingénierie des invites ou extractions », ces instructions jouent un rôle critique pour garantir que le modèle d'IA interprète et traite le contenu avec précision.

Ces instructions incluent :

• Définir les champs de données cibles, tels que les dates, les noms, les montants, les clauses, etc.
• Fournir des indices contextuels ou des exemples permettant à l'IA de reconnaître des schémas similaires.

En combinant une ingénierie détaillée, une rétroaction itérative et la puissance de raisonnement de l'IA générative, cette approche améliore considérablement l'extraction d'informations structurées à partir de documents non structurés et variables.