AI Faktura OCR- og Datauttrekksbot
Automatiser fakturabehandling ved å laste opp fakturabilder og trekke ut nøkkeldata fra fakturaen, som fakturanummer, type, språk, varer, priser og totalbeløp. ...
3 min lesing
Strukturert Generator-komponenten er utviklet for å generere strukturerte datautdata ved å utnytte Large Language Models (LLM-er). Denne komponenten er spesielt nyttig når du trenger at AI-generert tekst eller data skal følge et spesifikt skjema eller struktur, noe som gjør det lettere å integrere med nedstrøms systemer, analyser eller arbeidsflyter.
Hva gjør denne komponenten?
Strukturert Generator tar brukerinput i form av en forespørsel, kan valgfritt inkludere bilder og systemnivå-instruksjoner, og benytter en valgt LLM til å produsere utdata som følger en brukerdefinert struktur. Dette gjør den ideell i situasjoner hvor konsistent og forutsigbar dataformatering er påkrevd—slik som utfylling av skjemaer, rapportgenerering eller strukturert datauttrekk fra tekst.
Inndata
Komponenten støtter flere konfigurerbare inndata:
| Inputnavn | Type | Påkrevd | Beskrivelse |
|---|---|---|---|
| Input | Melding (Tekst) | Nei | Hovedforespørselen eller spørsmålet du ønsker at LLM skal behandle. |
| LLM | BaseChatModel | Nei | Språkmodellinstansen som brukes til å generere utdata. |
| Bilder | FlowSessionAttachmentResponse | Nei | Bilder som skal gis som ekstra kontekst til LLM. |
| Output Structure | NestedDict | Ja | Definerer ønsket struktur og felter for utdata. (f.eks. angi nøkler og datatyper) |
| Systemmelding | String (Flere linjer, valgfritt) | Nei | Ekstra instruksjoner eller kontekst for LLM på systemnivå (avansert, valgfritt). |
Inndatadetaljer
- Input (Forespørsel): Hovedinstruksjonen eller spørsmålet som skal besvares av LLM.
- LLM (Modell): Velg hvilken språkmodell som skal brukes for å generere svaret.
- Bilder: Legg ved bilder hvis LLM støtter multimodal input og du ønsker visuell kontekst.
- Output Structure: Spesifiser utdataformatet, som felter og deres beskrivelser, slik at innholdet blir strukturert deretter.
- Systemmelding: (Avansert) Gi ekstra kontekst eller regler for å styre modellens oppførsel.
Utdata
Komponenten produserer én utdata:
| Outputnavn | Type | Beskrivelse |
|---|---|---|
| Strukturert Utdata | Data | De genererte dataene, formatert slik Output Structure-feltet angir. |
Denne utdataen kan deretter brukes av andre komponenter eller eksporteres for videre behandling.
Hvorfor bruke Strukturert Generator?
- Konsistens: Sikrer at AI-genererte utdata alltid følger et forhåndsdefinert skjema, noe som reduserer behovet for etterbehandling.
- Fleksibilitet: Støtter et bredt spekter av utdatastrukturer, fra enkel tekst med felter til komplekse nestede data.
- Multimodal inndata: Inkluder valgfritt bilder sammen med tekst for å berike forespørselen for modeller som støtter det.
- Tilpasning: Bruk systemmeldinger for å finjustere modellens oppførsel og stil på utdata etter dine arbeidsflytbehov.
- Integrasjon: Perfekt for AI-arbeidsflyter hvor strukturert data kreves for API-responser, databaser eller analyser.
Eksempelbruk
- Uttrekk av strukturert informasjon (slik som navn, datoer og steder) fra ustrukturert tekst.
- Generering av standardiserte rapporter eller sammendrag fra brukerinput.
- Utfylling av skjemaer eller tabeller basert på fritekstbeskrivelser.
- Produksjon av JSON-utdata til bruk i webapplikasjoner eller videre behandling.
Oppsummering
Strukturert Generator er et kraftig og fleksibelt verktøy for å generere AI-drevet, strukturert datautdata. Ved å konfigurere inndatafelter og utdataskjema kan du tilpasse komponenten til et bredt spekter av applikasjoner hvor strukturert, pålitelig og repeterbar datagenerering er essensielt.
