Budowanie pipeline przetwarzania dokumentów AI

Przetwarzanie dokumentów pozostaje jednym z zastosowań AI o najwyższym ROI w przedsiębiorstwach. Organizacje toną w fakturach, umowach, formularzach i korespondencji wymagającej ręcznego wprowadzania danych. Inteligentny pipeline przetwarzania dokumentów (IDP) może zautomatyzować 80-95% tej pracy. Oto jak je budujemy.

Przegląd architektury

Produkcyjny pipeline IDP ma pięć etapów:

1. Pozyskiwanie: przyjmowanie dokumentów z emaila, uploadu, skanera lub API.
2. Przetwarzanie wstępne: normalizacja orientacji, poprawa jakości obrazu, wykrywanie typu dokumentu.
3. Ekstrakcja: wyciąganie ustrukturyzowanych danych z dokumentu.
4. Walidacja: weryfikacja wyekstrahowanych danych względem reguł biznesowych i źródeł zewnętrznych.
5. Integracja: przekazanie zwalidowanych danych do systemów docelowych (ERP, CRM, baza danych).

Przetwarzanie wstępne

Surowe dokumenty bywają bałaganem. Nasz pipeline przetwarzania wstępnego obsługuje:

• Prostowanie: korekcja przechylonych skanów za pomocą transformaty Hougha.
• Odszumianie: usuwanie artefaktów skanera i wzorów tła.
• Binaryzacja: konwersja do czerni i bieli dla czystszego OCR.
• Segmentacja stron: dzielenie dokumentów wielostronicowych i identyfikacja typów stron.
• Wykrywanie języka: kierowanie do odpowiedniego modelu OCR na podstawie wykrytego języka.

Sam ten etap może poprawić dokładność ekstrakcji dalszych etapów o 10-15%.

OCR i ekstrakcja

Nowoczesna ekstrakcja wykracza poza tradycyjne OCR:

• OCR świadomy układu: modele jak LayoutLM rozumieją przestrzenne relacje między elementami tekstu — liczba obok „Razem" oznacza coś innego niż ta sama liczba w pozycji na fakturze.
• Ekstrakcja tabel: specjalistyczne modele do wykrywania i parsowania danych tabelarycznych, w tym scalonych komórek i wieloliniowych wierszy.
• Rozpoznawanie pisma odręcznego: dla formularzy z polami odręcznymi, modele wytrenowane na odpowiednich pismach i stylach.
• Przetwarzanie LLM: po OCR przekaż surowy tekst do LLM ze strukturalnym promptem ekstrakcji. LLM radzi sobie z niejednoznacznością, kontekstem i formatowaniem lepiej niż parsery oparte na regułach.

Warstwa walidacji

Ekstrakcja bez walidacji jest niebezpieczna. Nasz pipeline walidacji obejmuje:

• Walidacja formatu: daty są poprawnymi datami, liczby się parsują, wymagane pola są obecne.
• Walidacja krzyżowa: nazwy dostawców pasują do bazy dostawców, numery PO istnieją, kwoty mieszczą się w oczekiwanych zakresach.
• Scoring pewności: oznaczaj pola wyekstrahowane z niską pewnością do ludzkiej weryfikacji.
• Wykrywanie duplikatów: identyfikuj dokumenty, które już zostały przetworzone.

Dokumenty nieprzechodzące walidacji trafiają do kolejki ludzkiej weryfikacji z wstępnie wypełnionymi wynikami ekstrakcji do korekty.

Człowiek w pętli

Interfejs ludzkiej weryfikacji jest kluczowy zarówno dla jakości, jak i ciągłego doskonalenia:

• Wstępne wypełnianie formularzy wyekstrahowanymi danymi — ludzie korygują zamiast wprowadzać od nowa.
• Podświetlanie pól o niskiej pewności, aby skupić uwagę recenzenta.
• Rejestrowanie korekt jako danych treningowych do poprawy modelu.
• Śledzenie dokładności i szybkości recenzentów, aby optymalizować sam proces weryfikacji.

Z czasem, w miarę poprawy modelu, coraz mniej dokumentów wymaga ludzkiej weryfikacji.

Metryki wydajności

Dla niedawnego wdrożenia przetwarzającego dokumenty logistyczne:

Metryka	Przed	Po
Czas przetwarzania dokumentu	12 minut	15 sekund
Wskaźnik błędów wprowadzania danych	4,2%	0,8%
Dokumenty przetworzone dziennie	200	3 000+
Potrzebny personel	8 FTE	2 FTE (tylko weryfikacja)

Podsumowanie

Przetwarzanie dokumentów AI jest dojrzałe, sprawdzone i zapewnia natychmiastowy ROI. Kluczem jest zbudowanie pipeline, który z gracją obsługuje pełne spektrum jakości i formatów dokumentów. Zacznij od typu dokumentu o najwyższym wolumenie, zbuduj pełny pipeline z walidacją i ludzką weryfikacją, a potem rozszerzaj na dodatkowe typy dokumentów.