Image

Представляем извлечение данных из полей: автоматизируйте извлечение данных в любом масштабе

e3904d6ad0439e9469353af44eea10fe 2094761dec65ce8a1415a1a71a2e9f5e Команда LandingAI Поделиться:

За последние четыре месяца инструмент извлечения агентских документов LandingAI получил широкое распространение в различных отраслях. Вдохновленная этим трендом, наша команда активно работает над расширением возможностей инструмента. Мы рады представить новую важную функцию: извлечение полей.

Что такое полевая экстракция?

Функция извлечения полей позволяет извлекать структурированные данные непосредственно из документов, таких как счета-фактуры, истории болезни пациентов или страховые формы, указав, какие именно поля вы хотите получить. Вместо ручного поиска и копирования данных теперь вы можете автоматизировать этот процесс в любом масштабе, экономя время и сокращая количество ошибок.

Почему важно извлечение полезных ископаемых

  • Эффективность: автоматизируйте повторяющиеся задачи извлечения данных из тысяч документов.
  • Точность: сокращение количества ошибок, связанных с ручным вводом, и обеспечение согласованности и достоверности данных.
  • Прозрачность: визуальное заземление позволяет проследить каждое извлеченное поле до его источника.
  • Гибкость: настраиваемые схемы адаптируются к любому типу документа или бизнес-процессу.

Реальные примеры использования

  • Здравоохранение: извлекайте структурированные данные из медицинских форм, клинических диаграмм и историй болезни пациентов.
  • Финансы: автоматизируйте извлечение таблиц, диаграмм и ключевых полей из счетов-фактур и финансовых отчетов.
  • Юридический отдел: обработка и извлечение информации из контрактов и соглашений со сложной структурой и встроенными приложениями.

Посмотрите пошаговое руководство Эндрю Нга по использованию библиотеки ADE Python

Как это работает ?

  1. Просто загрузите ваш документ (например, счет-фактуру) в интерфейс извлечения документов Agentic.
87c06b65b460bdb5b32a697a19a9e40a

2. Система автоматически предлагает набор полей для извлечения, таких как номер счета, дата, название поставщика и позиции.

  • Каждое поле определяется в схеме (например, наименование счета — как строка, позиции — как массив).
  • Вы можете принять предложенную схему или настроить ее в соответствии со своими конкретными требованиями.
4c702b4d473157417c2e40129705223d

3. Запустите извлечение. За считанные секунды инструмент извлечет указанные поля (например, номер счёта, общую сумму, подробный список).

  • Визуальное обоснование: Щёлкните по любому извлечённому значению, чтобы увидеть, где именно оно было найдено в исходном документе. Это повышает доверие и прозрачность вашего конвейера данных.
b4fc683b30576bf1c224eeddc2b27489

4. Интегрируйте схему в свой код.

  • При прямом вызове API: включите схему JSON при вызове API — она извлечет указанные поля и вернет структурированные результаты.
  • При использовании библиотеки схема компилируется в классы Pydantic, стандарт для валидации данных в Python. Просто скопируйте этот код в свой скрипт.
332b28e34cb95871e742a7a2cc572110

5. Запустите свой код. Запустите свой код и убедитесь, что Agentic Document Extraction автоматизирует извлечение полей из пакетов документов!

834cce4d0668210f490ba4456eeab1c3

Начать

Независимо от того, обрабатываете ли вы счета-фактуры, медицинские карты или страховые формы, функция Field Extraction в Agentic Document Extraction оптимизирует ваш рабочий процесс и откроет новые возможности повышения эффективности.

Мы надеемся, что эта новая возможность окажется для вас полезной, и с нетерпением ждем возможности увидеть инновационные способы ее использования!

Готовы попробовать Field Extraction? Начните работу с Agentic Document Extraction уже сегодня!

Есть вопросы или отзывы? Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord или свяжитесь с нами.

Содержание

Источник: landing.ai

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy
dummy-img
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.
Под базельским концертным залом нашли жертв последней швейцарской чумы. Большинство из них умерли в юном возрасте
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
СОСТОЯЛОСЬ ЗАСЕДАНИЕ МЕТОДИЧЕСКОГО СОВЕТА, ПОСВЯЩЕННОЕ ПОКОЛЕНИЮ «РОЖДЕННЫХ ЦИФРОВЫМИ»
Биофизический мир внутри переполненной клетки
Появились новые доказательства того, как одиночество влияет на память в пожилом возрасте.
Image Not Found
Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Дифференциально приватное машинное обучение в масштабе с использованием JAX-Privacy

Мы объявляем о выпуске JAX-Privacy 1.0, библиотеки для машинного обучения с дифференциальной приватностью, использующей высокопроизводительную вычислительную библиотеку JAX. Быстрые ссылки GitHub Делиться Скопировать ссылку × От персонализированных рекомендаций до научных достижений, модели ИИ помогают улучшать жизнь и…

Апр 21, 2026
dummy-img

Следующий этап развития Agents SDK | OpenAI

Обновленный SDK для агентов помогает разработчикам создавать агентов, которые могут проверять файлы, выполнять команды, редактировать код и работать над долгосрочными задачами в контролируемых изолированных средах. Мы представляем новые возможности в Agents SDK (открывается в новом окне) ,…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026
Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Следующим узким местом в развитии ИИ станут не модели, а способность агентов мыслить сообща.

Тарин Пламб CleoP создан с помощью Midjourney. «Агенты ИИ могут взаимодействовать друг с другом, но не могут мыслить вместе. Это огромная разница и узкое место для систем следующего поколения», — говорит Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный…

Апр 21, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых