Bot AI pentru OCR Facturi & Extracție de Date
Automatizează procesarea facturilor prin încărcarea imaginilor facturilor și extragerea datelor cheie, cum ar fi numărul facturii, tipul, limba, articolele, pre...
4 min citire
Componenta Generator Structurat este concepută pentru a genera outputuri de date structurate folosind modele lingvistice mari (LLM). Această componentă este utilă în special atunci când ai nevoie ca textul sau datele generate de AI să respecte o anumită schemă sau structură, facilitând integrarea cu sisteme ulterioare, analize sau fluxuri de lucru.
Ce face această componentă?
Generatorul Structurat preia inputul utilizatorului sub forma unui prompt, poate încorpora opțional imagini și instrucțiuni la nivel de sistem și folosește un LLM selectat pentru a produce outputuri ce respectă o structură definită de utilizator. Acest lucru îl face ideal în scenarii unde este necesară o formatare consistentă și previzibilă a datelor—precum completarea formularelor, generarea de rapoarte sau extragerea de date structurate din text.
Inputuri
Componenta suportă mai multe inputuri configurabile:
| Nume Input | Tip | Obligatoriu | Descriere |
|---|---|---|---|
| Input | Mesaj (Text) | Nu | Principalul prompt sau întrebarea pe care vrei ca LLM-ul să o proceseze. |
| LLM | BaseChatModel | Nu | Instanța modelului lingvistic folosit pentru generarea outputului. |
| Imagini | FlowSessionAttachmentResponse | Nu | Imagini pentru a oferi context suplimentar LLM-ului. |
| Structură Output | NestedDict | Da | Definește structura și câmpurile dorite pentru output. (ex: specifică chei și tipuri de date) |
| Mesaj Sistem | String (Multilinie, Opțional) | Nu | Instrucțiuni sau context suplimentar pentru LLM la nivel de sistem (avansat, opțional). |
Detalii despre inputuri
- Input (Prompt): Instrucțiunea principală sau întrebarea la care trebuie să răspundă LLM-ul.
- LLM (Model): Selectează ce model lingvistic să fie folosit pentru generarea răspunsului.
- Imagini: Atașează imagini dacă LLM-ul suportă input multimodal și dorești context vizual.
- Structură Output: Specifică formatul outputului, precum câmpurile și descrierile acestora, asigurându-te că conținutul generat este structurat corespunzător.
- Mesaj Sistem: (Avansat) Furnizează context sau reguli suplimentare pentru a ghida comportamentul modelului.
Output
Componenta produce un singur output:
| Nume Output | Tip | Descriere |
|---|---|---|
| Output Structurat | Date | Datele generate, formatate conform câmpului Structură Output. |
Acest output poate fi consumat de alte componente sau exportat pentru procesare ulterioară.
De ce să folosești Generatorul Structurat?
- Consistență: Asigură că outputurile generate de AI respectă mereu o schemă predefinită, reducând efortul de post-procesare.
- Flexibilitate: Suportă o gamă largă de structuri de output, de la texte simple cu câmpuri la date complexe și imbricate.
- Input multimodal: Poți include opțional imagini alături de text pentru a îmbogăți promptul pentru modelele ce permit acest lucru.
- Personalizare: Folosește mesaje de sistem pentru a ajusta comportamentul și stilul outputului modelului în funcție de nevoile tale de workflow.
- Integrare: Ideal pentru fluxuri AI unde sunt necesare date structurate pentru răspunsuri API, baze de date sau pipeline-uri analitice.
Exemple de utilizare
- Extragerea de informații structurate (precum nume, date și locații) din text nestructurat.
- Generarea de rapoarte sau rezumate standardizate pe baza inputurilor utilizatorului.
- Completarea formularelor sau tabelelor pe baza unor descrieri libere.
- Producerea de outputuri JSON pentru utilizare în aplicații web sau procesare ulterioară.
Rezumat
Generatorul Structurat este un instrument puternic și flexibil pentru generarea de outputuri de date structurate cu ajutorul AI. Prin configurarea câmpurilor de input și a schemei de output, îl poți adapta la o gamă largă de aplicații unde este esențială generarea de date structurate, de încredere și reproductibile.
