Document Extractie is de Killer Applicatie van Generatieve AI

Het artikel bespreekt de evolutie en impact van generatieve AI (GenAI) bij het automatiseren van complexe kantoorwerkzaamheden, met name documentenextractie. De auteur reflecteert op zijn ervaring als machine learning engineer bij LinkedIn, waar het accuraat interpreteren van functiebenamingen in verschillende talen en regio's een uitdagende taak was. Met de komst van grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 zijn taken die ooit moeilijk waren, zoals het begrijpen en standaardiseren van cv's, triviaal geworden. Het echte potentieel van GenAI ligt in het automatiseren van kantoorwerkzaamheden waarbij inzichten uit documenten moeten worden gehaald, een taak die een aanzienlijk deel van het wereldwijde BBP uitmaakt. Voorbeelden zijn kostenbeheer, beoordeling van gezondheidsclaims en het verstrekken van kredieten. Hoewel bekend is dat LLM's in sommige contexten hallucinaties oproepen, blinken ze uit in redeneren over tekst wanneer ze gebaseerd zijn op specifieke invoerdocumenten. De sleutel tot succesvolle documentenextractie met behulp van LLM's is schone tekstconversie en robuust schemaontwerp, wat consistente en accurate uitvoer garandeert. De auteur benadrukt het belang van het correct extraheren van tekst, waarbij het gaat om het verwerken van complexe opmaak en annotaties. Ze delen hun ervaring met het bouwen van Docupanda.io, een SaaS-oplossing die is ontworpen om de uitdagingen van documentbegrip aan te pakken door schone tekstrepresentaties te genereren en zich te houden aan vooraf gedefinieerde schema's. Het artikel benadrukt dat het definiëren van deze schema's cruciaal is en dat AI kan helpen bij het verfijnen ervan door middel van iteratieve feedback. Ten slotte moedigt de auteur aan om het gebruik van LLM's voor het reguleren van documentverwerking te onderzoeken en suggereert dat de echte "killerapp" van GenAI het vermogen is om op documenten gebaseerd kantoorwerk te transformeren.