文档提取与人工智能的完整指南

文档提取是从文档中提取相关信息的过程。这些文档可以是发票、合同、电子邮件和PDF等，通常包含文本、表格和图像的混合。传统上，这一过程是手动的，劳动密集且容易出错！然而，人工智能的普及彻底改变了这项任务。现在它可以更快、更准确、更可扩展地完成。

生成性AI在文档数据提取中的崛起

生成性AI是指可以创建新内容的人工智能子集。这包括文本、图像甚至整个文档。当应用于文档提取时，生成性AI模型不仅仅提取所有数据；它们还可以生成结构化输出、总结文档和理解上下文，这显著提高了提取数据的质量。

例如，像谷歌云文档AI这样的AI数据提取工具使用高级模型解析文档，理解文本和布局。这允许精确提取相关信息，最小化人为干预。

为什么生成性AI是文档提取的游戏规则改变者

生成性AI在文档提取的应用有一些显著的优势：

• 准确性： 传统方法经常错过文档中的微妙线索。生成性AI能更好地理解上下文，从而实现更准确的数据提取。
• 可扩展性： AI可以快速处理大量数据，适合拥有大量文档库的大型组织。
• 自动化： 自动化提取过程节省时间并减少人为错误的风险。

真实世界的例子

一家领先的金融机构最近实施了一个生成性AI系统来处理他们的发票。AI模型不仅提取了所需数据，还根据特定标准对发票进行了分类。这导致处理时间减少了70%，错误显著减少。

一些AI模型示例：

360智脑是一款具备多种核心能力的大模型系统，包括生成创作、多轮对话、代码能力、逻辑推理、知识问答、阅读理解、文本分类、翻译、改写、多模态等。

华藏大模型开放平台是一个通用大模型基础平台，致力于通过人工智能技术为各行业提供高效、智能的文本处理和数据分析能力。

讯飞星火认知大模型，是由科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，拥有跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务，提供语言理解、知识问答、逻辑推理、数学题解答、代码理解与编写等多种能力。

如何使用AI进行文档提取

实施AI进行文档提取涉及几个步骤：

1. 确定您的需求

• 确定您需要从哪些类型的文档中提取数据。
• 决定您想要提取的具体数据点。

2. 选择正确的工具

• 有多种AI数据提取工具可供选择，每种工具都有其优势和局限性。
• 例如，谷歌云文档AI为从各种文档类型中提取文本、表格甚至图像提供了强大的功能。它以准确性和与其他谷歌云服务的易集成而闻名。

3. 训练模型（在某些情况下）

• 如果您选择可定制的工具，您可能需要在特定文档上训练AI模型。
• 这个过程涉及向AI提供样本文档，以便它学习识别模式并提取正确的数据。

4. 与现有系统集成

• 一旦训练完成，AI工具应集成到您现有的工作流程中，无论是通过API还是直接软件集成。

然后，监控和优化。

• 持续监控AI的性能，并根据需要进行调整以提高准确性。

5. 合规性和安全性

• 确保您的AI实施符合数据保护法规，特别是处理敏感信息时。

顶级AI数据提取工具：概述、优点和缺点

在选择AI数据提取工具时，考虑易用性、可定制性、定价和集成能力等因素。以下是一些顶级工具：

1. 谷歌云文档AI

• 优点： 高准确性，与谷歌云的强大集成，可扩展。
• 缺点： 对小企业可能昂贵。
• 定价： 按使用付费模式，从有限使用的免费层开始。

2. Rossum

• 优点： 易于使用，支持各种文档格式，强大的客户支持。
• 缺点： 定制有限。
• 定价： 基于订阅，根据使用情况提供不同层级。

3. Kofax Power PDF

• 优点： 为PDF管理提供全面功能，包括AI驱动的提取。
• 缺点： 对非PDF文档效果较差。
• 定价： 一次性许可费。

顺便说一下，这里有一段关于使用Kofax应用程序进行数据提取的相当旧的视频：

4. Hypatos

• 优点： 先进的深度学习模型，适合复杂文档。
• 缺点： 需要显著的初始设置。
• 定价： 根据实施范围提供定制定价。

5. 其他生成性AI文档提取应用

• 优点： 成本效益高，社区支持，可定制。
• 缺点： 需要技术专长来实施和维护。
• 定价： 免费使用，云托管可能产生潜在成本。

如果您不想使用我上面列出的专用应用程序，可以尝试使用OpenAI、Anthropic等解决方案。

生成性AI在文档提取中的应用和用例

生成性AI在各个行业都有巨大的潜力。以下是一些值得注意的应用：

1. 金融服务

• 自动处理发票、收据和财务报告。
• 通过交易数据中的模式识别进行欺诈检测。

2. 医疗保健

• 从病历中提取患者数据。
• 总结研究论文和临床试验报告。

3. 法律行业

• 解析合同以提取条款和义务。
• 为合规性自动审查法律文件。

4. 保险

• 通过提取提交表格中的相关数据来处理索赔。
• 通过历史索赔数据分析进行风险评估。

5. 电子商务

• 通过提取供应商发票中的数据来管理库存。
• 通过提取查询和订单中的数据来自动化客户服务。

未来展望？AI在文档提取中的未来

AI在文档提取的未来看起来很有希望。机器学习和自然语言处理（NLP）的进步使AI模型更加擅长理解复杂文档。此外，AI与其他技术如区块链的集成可能提供新的方式来保护和验证提取的数据。

随着AI技术的不断发展，它将变得更加易于访问和用户友好。这将使即使是小企业也能利用其力量。此外，我们可能会看到更多混合模型，将生成性AI与其他AI类型结合起来，创建更强大的提取系统。

结论

生成性AI正在改变我们处理文档数据提取的方式。通过自动化和增强过程，AI工具节省时间，减少错误并提高数据准确性。无论您是在金融、医疗保健还是任何其他行业，利用AI进行文档提取都可以带来显著的好处。随着技术的不断发展，AI驱动的文档提取的可能性只会扩大，使其成为各种规模企业不可或缺的工具。

原文链接：https://writingmate.ai/blog/document-extraction-with-ai-full-guide