Обработка документов при помощи ИИ
Мы предоставляем широкий спектр услуг по обработке и цифровизации документов любой сложности.
Достанем из документов любые данные при помощи CV, OCR и языковых моделей. Обработаем документы логически, загрузим в вашу базу данных или создадим для них цифровой архив с удобной навигацией.
Обсудить свой проект
Мы применяем к вашим документам (сканам и электронным версиям) технологии OCR, компьютерного зрения и машинного обучения, чтобы заменить ручной труд искусственным интеллектом. Создаем надёжные приложений по оцифровке сложных документов на современных технологиях.
Наши услуги
Возьмем ваши сканы и удалим на них пыль, царапины, замаскируем дефекты бумаги для повышения точности их распознавания. Осуществим пакетную обработку сканов — поворот, обрезку по различным правилам.
Умеем доставать из документов конкретные данные, которые распределены в документе и важны клиенту. После этого данные в удобном виде (часто в формате JSON) отправляются в базу данных клиента.
Можем создать систему с гибким управлением документами: доступом к ним и их редактированием.
Обрезка, поворот, управление доступом, создание коллекций, объединение документов в папки или серии.
Удобный поиск текста, извлечение тегов и ключевых слов, просмотр и управление документов, управление доступом к документам, назначение ролей пользователей, перевод текстов. Контроль процессов оцифровки и публикации.
Хранение истории изменений.
ChatGPT обеспечит вашим пользователям получить автоматическое резюме текста, извлечение ключевых слов, генерацию тегов, генерацию таблиц содержания, извлечение тезисов.
мы работаем с документами любой сложности
Распознавание объектов с технического рисунка, таких как стен, окон и дверей, помещений, розеток. Извлечение данных из сложных электронных таблиц в базу данных.
Извлечение неструктурированного текста в базу данных, создание веб-приложения для управления, сортировки и редактирования данных.
Создаём мобильные и веб-приложения для обработки идентификационных данных в режиме реального времени, извлечения данных, управления базами данных, проверка документов и идентификация пользователя, автоматизация KYC.
В кадровых агентствах и в кадровых отделах крупных компаний большой поток резюме кандидатов. Эти резюме надо обрабатывать вручную: заносить кандидата в базу, вписывать все ключевые данные о нём, чтобы потом его можно было найти по нужным ключевым словам.
Это долгий ручной труд, который мы предлагаем отдать искусственному интеллекту. ИИ выгрузит нужные сведения из электронных резюме и CV в вашу базу данных.
Часто через клиента проходит масса многостраничных документов, которые надо обработать и занести из них важные сведения в базу данных (CRM, СЭД, бухгалтерское или складское ПО). Таковыми могут быть юридические и судебные документы, коллекторские документы, счета-фактуры.
Мы умеем работать с такими документами при помощи ИИ. Трудозатраты сокращаются, клиент может обработать больше документов за меньшее количество времени.
Массовая обработка цифровых сканов газет, уменьшение дефектов бумаги, удаление царапин, восстановление выцветшего текста, распознавание статей, создание веб-приложения для управления документами с текстовым поиском, управление доступом к документам, редактирование документов.
наш опыт
Хотите увидеть больше?
часто задаваемые вопросы
Мы комбинируем возможности LLM с другими технологиями: используем современные OCR-движки для распознавания текста, компьютерное зрение для анализа структуры документа и таблиц, NLP-алгоритмы для выделения ключевых сущностей и нормализации данных, а также машинное обучение и гибридный поиск для категоризации и быстрого нахождения информации в больших массивах документов.
Выбор модели зависит от задач и требований к безопасности.
Если же требуется более глубокая кастомизация или работа с конфиденциальными документами внутри инфраструктуры компании, мы рекомендуем локальные LLM-решения: например, LLaMA 2, Mistral, Falcon или их специализированные версии, обученные на юридических, медицинских или финансовых текстах.
Такой гибридный подход позволяет объединить сильные стороны облачных и локальных моделей: высокую точность анализа с одной стороны и контроль над данными — с другой.
Перед тем как мы возьмемся за обучение языковой модели, мы проведем проверку гипотезы.
Наши исследования показали, что разные LLM по-разному работают с различными типами документов — например, счета-фактуры (инвойсы) и технические чертежи требуют разных подходов и комбинаций инструментов.