Извлечение данных — убийственное приложение для генеративного ИИ

В статье рассматривается эволюция и влияние генеративного ИИ (GenAI) на автоматизацию сложных офисных задач, в частности, извлечение данных из документов. Автор делится своим опытом работы инженером по машинному обучению в LinkedIn, где точная интерпретация названий должностей на разных языках и в разных регионах была непростой задачей. С появлением больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4, задачи, которые раньше были сложными, например, понимание и стандартизация резюме, стали тривиальными. Настоящий потенциал GenAI заключается в автоматизации офисной работы, связанной с извлечением информации из документов, что составляет значительную часть мирового ВВП. Примеры включают управление расходами, рассмотрение претензий по медицинскому страхованию и оценку кредитоспособности. Хотя известно, что LLM могут "галлюцинировать" в некоторых контекстах, они отлично справляются с анализом текста, опираясь на конкретные входные документы. Ключом к успешному извлечению информации из документов с помощью LLM является преобразование текста в чистый вид и надежное проектирование схем, что обеспечивает согласованность и точность выходных данных. Автор подчеркивает важность правильного извлечения текста, которое включает в себя обработку сложного форматирования и аннотаций. Он делится своим опытом создания Docupanda.io, SaaS-решения, призванного решать проблемы понимания документов путем создания чистых текстовых представлений и следования заранее определенным схемам. В статье подчеркивается, что определение этих схем имеет решающее значение, и что ИИ может помочь в их уточнении посредством итеративной обратной связи. Наконец, автор призывает изучить возможности использования LLM для регуляризации обработки документов, предполагая, что истинным "убойным приложением" GenAI является его способность преобразовывать офисную работу, основанную на документах.