Yapay Zeka ile Belge Veri Çıkarıcı

PDF ve taramalardan yapay zeka ile yapılandırılmış veri çıkarın: faturalar, özgeçmişler, sözleşmeler, ürün föyleri ve makaleler için şablonlar veya kendi JSON şemanız.

veya dosyayı buraya sürükleyip bırakın

PDF, JPG, PNG, WebP veya TXT

Hızlı dönüştürmeGüvenli işlemeKayıt gerektirmez

Yapay zeka ile veri çıkarma nasıl çalışır

Araç önce belgeyi metne çevirir: PDF'nin metin katmanı doğrudan okunur; taranmış sayfalar ile JPG, PNG ve WebP dosyaları OCR'dan geçer. Ardından metin, doldurulacak alanları listeleyen bir JSON şemasıyla birlikte bir dil modeline verilir ve modelin bu şemaya uyan bir JSON ile yanıt vermesi zorunludur.

Değerler yalnızca belgeden alınır. Belgede olmayan bir alan tahmin yerine null veya boş liste olarak döner; tarihler ve tutarlar, sonuç doğrudan bir tabloya veya veritabanına aktarılabilsin diye normalleştirilir. Model FileConvertLab'in kendi sunucularında çalışır; yüklenen dosyaların nasıl işlendiği gizlilik politikasında açıklanır.

Hazır şablonlar

Beş şablon, en sık elle yeniden yazılan belgeleri kapsar. Fatura şablonu satıcıyı, alıcıyı, numarayı, düzenleme ve vade tarihlerini, para birimini, ara toplamı, vergiyi, toplamı ve her kalemi döndürür. Özgeçmiş şablonu iletişim, beceriler, deneyim ve eğitimi; sözleşme şablonu taraflar, tarihler, süre, ödeme koşulları, uygulanacak hukuk, yükümlülükler ve imzacıları döndürür.

Ürün föyü şablonu veri sayfalarından model numaralarını, boyutları, malzemeleri, teknik parametreleri ve sertifikaları toplar; akademik makale şablonu başlık, yazarlar, yayın yeri, DOI, özet, anahtar kelimeler, yöntemler ve ana bulguları döndürür. Tabloların tablo olarak kalması gerekiyorsa PDF'den Excel'e daha uygundur.

Kendi şemanız

Hiçbir şablon uymuyorsa Özel şema'yı seçin ve alanları JSON Schema ile tanımlayın: properties içeren bir nesne; her birinin string, number, boolean, array veya object gibi bir türü ve modele ne arayacağını söyleyen isteğe bağlı bir açıklaması olur. İç içe nesneler ve nesne listeleri desteklenir; en fazla dört düzey ve 60 alan.

Her listenin en fazla öğe sayısı ve her metin alanının en fazla uzunluğu sınırlıdır; böylece yanıt her zaman tamamlanır. Kısa ve anlaşılır alan adları kullanın: model adları ve açıklamaları görür, bu yüzden "YYYY-MM-DD" açıklamalı "delivery_date" alanı "d1"den daha iyi çalışır. Aynı şema otomatik süreçlerde API üzerinden gönderilebilir.

Sınırlar

Planınızın sayfa sınırına kadar tüm sayfalar okunur. Çok uzun bir belgede işlem süresi yetmezse sonuç, o ana kadar okunan sayfaları kapsar ve bunu belirtir. Dosyalar en fazla 50 MB olabilir. Taramalar önce OCR'dan geçtiği için temiz ve düz bir tarama, eğik bir fotoğraftan daha iyi sonuç verir.

Dil modelleri, özellikle düşük kaliteli taramalarda ve alışılmadık düzenlerde değerleri yanlış okuyabilir veya atlayabilir. Önemli rakamları kullanmadan önce belgeyle karşılaştırın. Alan çıkarmak yerine bir taramayı aranabilir yapmak için OCR PDF aracını kullanın.

Sık sorulan sorular

Hangi belgeler en iyi sonucu verir?

Metin katmanı olan dijital PDF'ler ve basılı belgelerin temiz taramaları. El yazısı, çok küçük yazı ve açılı çekilmiş fotoğraflar doğruluğu düşürür.

Belgede olmayan bir alan için ne olur?

null olarak, liste alanlarında ise boş liste olarak döner. Modele değer uydurmaması söylenir.

JSON yerine CSV veya Excel alabilir miyim?

Bu araç JSON döndürür. CSV ve Excel dışa aktarımlı fatura ve fiş toplu işlemleri için fatura ayrıştırıcıyı, tablolar için PDF'den Excel'e aracını kullanın.

İngilizce dışındaki dillerle çalışır mı?

Evet. OCR yazı sistemini otomatik algılar ve model yaygın Avrupa ve Asya dillerini okur; sonuçtaki alan adları şemada tanımlandığı gibi kalır.

API üzerinden kullanabilir miyim?

Evet. Dosyayı extract-structured-data işlemi ve template seçeneğiyle (veya template custom ile schema) POST /api/v1/jobs adresine gönderin. İşin sonucu bu sayfadakiyle aynı JSON'dur.