Dokumentextraktion är den mördarapplikation som kommer slå igenom för Generativ AI

Artikeln diskuterar den utveckling och påverkan som generativ AI (GenAI) har för att automatisera komplexa kontorsuppgifter, i synnerhet dokumentutvinning. Författaren reflekterar över sina erfarenheter som maskininlärningsingenjör på LinkedIn, där det var en utmanande uppgift att tolka jobbtitlar korrekt för olika språk och regioner. Med tillkomsten av stora språkmodeller (LLM) som GPT-4 har uppgifter som en gång var svåra, såsom att förstå och standardisera cv:n, blivit triviala. GenAIs verkliga potential ligger i att automatisera kontorsarbete som innebär att utvinna insikter från dokument, en uppgift som utgör en betydande del av den globala BNP:n. Exempel är kostnadshantering, handläggning av hälsokrav och utlåning. Även om det är känt att LLM hallucinerar i vissa sammanhang, utmärker de sig i att resonera om text när de är grundade i specifika inmatningsdokument. Nyckeln till framgångsrik dokumentutvinning med hjälp av LLM är ren textkonvertering och robust schemaläggning, vilket säkerställer konsekventa och exakta utdata. Författaren betonar vikten av korrekt textutvinning, vilket innebär att hantera komplex formatering och anteckningar. De delar sin erfarenhet av att bygga Docupanda.io, en SaaS-lösning som är utformad för att hantera utmaningarna med dokumentförståelse genom att generera rena textrepresentationer och följa fördefinierade scheman. Artikeln betonar att det är viktigt att definiera dessa scheman och att AI kan hjälpa till att förfina dem genom iterativ feedback. Slutligen uppmuntrar författaren att utforska användningen av LLM för att reglera dokumentbehandling och antyder att GenAIs verkliga "killer app" är dess förmåga att transformera dokumentbaserat kontorsarbete.