文档提取是生成式人工智能的杀手级应用

这篇文章探讨了生成式人工智能（GenAI）在自动化复杂办公任务，尤其是文档信息提取方面的演变和影响。作者回顾了自己作为领英机器学习工程师的经历，当时跨语言和地区准确解释职位名称是一项极具挑战性的任务。随着 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 的出现，曾经很困难的任务，例如理解和标准化简历，现在变得轻而易举。生成式人工智能的真正潜力在于自动化涉及从文档中提取见解的办公工作，这类工作占全球 GDP 的很大一部分。例子包括费用管理、医疗保健索赔判定和贷款承销。尽管众所周知，大型语言模型在某些情况下会出现“幻觉”，但在基于特定输入文档进行文本推理方面，它们表现出色。使用大型语言模型成功进行文档信息提取的关键是干净的文本转换和强大的模式设计，这确保了输出的一致性和准确性。作者强调了正确文本提取的重要性，其中涉及处理复杂的格式和注释。他们分享了自己构建 Docupanda.io 的经验，Docupanda.io 是一个 SaaS 解决方案，旨在通过生成干净的文本表示并遵循预定义的模式来解决文档理解方面的挑战。文章强调，定义这些模式至关重要，人工智能可以通过迭代反馈帮助完善它们。最后，作者鼓励探索使用大型语言模型来规范文档处理，并表示生成式人工智能真正的“杀手级应用”是其转变基于文档的办公工作的能力。