Benutzerdefinierter Dokumenten-AI-Extraktor
Verwandeln Sie unstrukturierte Dokumente in strukturierte Daten mit dem benutzerdefinierten Dokument-AI-Extractor von DocParserAI. Unser KI-gestütztes Tool ermöglicht es Ihnen, Modelle auf Ihre einzigartigen Dokumententypen zu trainieren, um präzise Informationen zu extrahieren und Stunden manueller Dateneingabe zu sparen.
Maßgeschneiderte Dokumentenextraktion
Definieren und extrahieren Sie genau das, was Sie aus Ihren einzigartigen Dokumentformaten benötigen. Egal ob Rechnungen, Verträge, Lebensläufe oder spezialisierte Formulare, unser Custom Document AI Extractor passt sich Ihren spezifischen Anforderungen an und stellt sicher, dass Sie jedes Mal genau die Daten erhalten, die Sie brauchen.
Mehrere Trainingsoptionen
Wählen Sie die Trainingsmethode, die Ihren Bedürfnissen entspricht. Von der Zero-Shot-Extraktion, die keine Trainingsbeispiele benötigt, bis hin zum Feintuning mit Ihren gekennzeichneten Dokumenten bietet der Custom Document AI Extractor von DocParserAI flexible Optionen, um Genauigkeit und Einrichtungsaufwand für Ihren einzigartigen Anwendungsfall auszubalancieren.
Unterstützt von fortschrittlicher KI
Nutzen Sie hochmoderne KI-Modelle zur Dokumentenverarbeitung. Unser benutzerdefinierter Dokumenten-KI-Extraktor verwendet den neuesten Stand der generativen KI-Technologie, einschließlich Gemini-Modelle, um eine hochpräzise Extraktion selbst bei komplexen Dokumentenlayouts und qualitativ minderwertigen Scans zu gewährleisten.
So verwenden Sie den benutzerdefinierten Dokument-AI-Extractor
1Definieren Sie Ihr Schema
Geben Sie an, welche Informationen Sie aus Ihren Dokumenten extrahieren müssen. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Schema mit Feldnamen, Datentypen und Auftretensregeln, um Ihre genauen Anforderungen zu erfüllen.
2Trainieren Sie Ihr Modell
Laden Sie Beispieldokumente hoch und markieren Sie sie entweder manuell oder verwenden Sie unsere automatische Markierungsfunktion. Wählen Sie je nach Ihren Genauigkeitsanforderungen und den verfügbaren Trainingsdaten aus Zero-Shot-, Few-Shot- oder Feinabstimmungsmethoden.
3Extrahieren und Verarbeiten
Verarbeiten Sie neue Dokumente durch Ihr trainiertes Modell, um automatisch strukturierte Daten zu extrahieren. Integrieren Sie dies über unsere API in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe oder exportieren Sie die Daten in Ihrem bevorzugten Format.
Häufig gestellte Fragen
Welche Arten von Dokumenten kann der Custom Document AI Extractor verarbeiten?
Unser benutzerdefinierter Dokumenten-AI-Extraktor kann praktisch jeden Dokumenttyp verarbeiten, einschließlich Rechnungen, Quittungen, Verträgen, Lebensläufen, Steuerformularen, medizinischen Unterlagen, rechtlichen Dokumenten und allen anderen benutzerdefinierten Formularen, die speziell für Ihr Unternehmen oder Ihre Branche relevant sind.
Wie viele Trainingsdaten muss ich bereitstellen?
Es hängt von der gewählten Trainingsmethode ab. Für Zero-Shot-Extraktion benötigen Sie keine Trainingsdokumente. Few-Shot-Learning erfordert 5-10 Beispieldokumente, während für maximale Genauigkeit beim Fine-Tuning typischerweise 10-50+ gelabelte Dokumente nötig sind. Für beste Ergebnisse empfehlen wir mindestens 50 Dokumente mit 10+ Instanzen jedes Feldes, das Sie extrahieren möchten.
Wie genau ist der benutzerdefinierte Dokumenten-AI-Extractor?
Die Genauigkeit hängt von mehreren Faktoren ab, einschließlich der Dokumentenqualität, der Komplexität und der Menge an bereitgestellten Trainingsdaten. Mit ausreichend Trainingsdaten und Feinabstimmung kann unser Custom Document AI Extractor Genauigkeitsraten von über 95 % für die meisten Dokumenttypen erreichen. Zero-shot- und Few-shot-Methoden liefern typischerweise eine Genauigkeit von 75-85 %, je nach Dokumentenkomplexität.
Kann ich Daten aus handschriftlichen Dokumenten extrahieren?
Ja, unser Custom Document AI Extractor kann handgeschriebenen Text verarbeiten, obwohl die Genauigkeit je nach Klarheit der Handschrift variieren kann. Für beste Ergebnisse bei handgeschriebenen Dokumenten empfehlen wir, mehr Trainingsbeispiele bereitzustellen und die Feinabstimmungsmethode zu verwenden.
Welche Dateiformate werden unterstützt?
Unser Tool unterstützt eine breite Palette von Dokumentformaten, einschließlich PDF, TIFF, JPEG, PNG, GIF, BMP, WEBP und HEIC. Für mehrseitige Dokumente werden PDF und TIFF für beste Ergebnisse empfohlen.
Wie lange dauert es, ein benutzerdefiniertes Modell zu trainieren?
Die Trainingszeit variiert je nach gewählter Methode und Datenmenge. Zero-Shot- und Few-Shot-Methoden benötigen typischerweise Minuten zur Einrichtung, während das Feinabstimmen (Fine-Tuning) je nach Anzahl der Dokumente und der Komplexität der Extraktionsaufgabe mehrere Stunden dauern kann.
Kann ich den Custom Document AI Extractor in meine bestehenden Systeme integrieren?
Ja, DocParserAI bietet eine umfassende API, die es Ihnen ermöglicht, den Custom Document AI Extractor in Ihre bestehenden Workflows, CRM-Systeme, ERP-Plattformen oder benutzerdefinierte Anwendungen zu integrieren. Wir bieten auch Webhooks für die Echtzeit-Datenverarbeitung an.
Sind meine Daten sicher, wenn ich den Custom Document AI Extractor verwende?
Absolut. DocParserAI verwendet Sicherheitsmaßnahmen auf Enterprise-Niveau, einschließlich Verschlüsselung sowohl bei Speicherung als auch bei der Übertragung. Ihre Dokumente und extrahierten Daten werden sicher verarbeitet, und wir bieten Optionen für Datenaufbewahrungsrichtlinien, um Ihre Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Kann ich Daten aus Tabellen in Dokumenten extrahieren?
Ja, unser benutzerdefinierter Dokumenten-AI-Extractor ist hervorragend darin, strukturierte Daten aus Tabellen in Dokumenten zu extrahieren. Er kann Tabellenbegrenzungen, Kopfzeilen und einzelne Zellen identifizieren, sodass Sie komplette Tabellen oder spezifische Informationen daraus extrahieren können.
Welche Sprachen werden vom Custom Document AI Extractor unterstützt?
Unser Tool unterstützt die Extraktion aus Dokumenten in über 200 Sprachen, mit besonders starker Leistung in Englisch, Spanisch, Französisch, Deutsch, Italienisch, Portugiesisch, Niederländisch, Chinesisch, Japanisch und Koreanisch. Für beste Ergebnisse mit nicht-lateinischen Schriften empfehlen wir die Feinabstimmungsmethode mit mehr Trainingsbeispielen.