Dokumentekstraksjon er GenAIs fantastisk ap

Artikkelen diskuterer utviklingen av og virkningen av generativ AI (GenAI) i automatisering av komplekse kontoroppgaver, spesielt uttrekking av dokumenter. Forfatteren reflekterer over sin erfaring som en maskinlæringsingeniør hos LinkedIn, hvor det var en utfordring å tolke stillingstitler riktig på tvers av forskjellige språk og regioner. Med fremveksten av store språkmodeller (LLM) som GPT-4, har oppgaver som tidligere var vanskelige, som å forstå og standardisere CV-er, blitt trivielle. GenAIs virkelige potensial ligger i automatisering av kontorarbeid som involverer uttrekking av innsikt fra dokumenter, en oppgave som utgjør en betydelig del av det globale BNP. Eksempler inkluderer utgiftsstyring, avgjørelser av helsekrav og låneinnvilgelser. Selv om det er kjent at LLM hallusinerer i noen sammenhenger, utmerker de seg med tanke på resonnering om tekst når de er basert på spesifikke inndata-dokumenter. Nøkkelen til vellykket dokumentuttrekking ved bruk av LLM er ren tekstkonvertering og robust skjemautforming, noe som sikrer konsistente og nøyaktige resultater. Forfatteren understreker viktigheten av riktig tekstuttrekking, som innebærer håndtering av kompleks formatering og merknader. De deler sin erfaring med å bygge Docupanda.io, en SaaS-løsning utviklet for å møte utfordringene med dokumentforståelse ved å generere rene tekstrepresentasjoner og overholde forhåndsdefinerte skjemaer. Artikkelen understreker at det er avgjørende å definere disse skjemaene, og at AI kan bistå i foredlingen av dem gjennom iterativ tilbakemelding. Til slutt oppfordrer forfatteren til å utforske bruken av LLM for å regulere dokumentbehandling, og antyder at GenAIs virkelige «drapsapp» er dens evne til å transformere dokumentbasert kontorarbeid.