Der SLIM-Modell-Workflow von llmware wird empfohlen:
- Wählen Sie ein spezialisiertes Modell: z. B.
llmware/slim-extractVorschulung für Finanzfelder wie Beträge, Daten usw. - Konfigurieren Sie die Parsing-Vorlage: Definieren Sie die JSON-Ausgabestruktur (z. B.
{'amount':'','date':'','vendor':''}) - Stapelverarbeitung von Dokumenten: über
prompter.prompt_mainGleichzeitige Verarbeitung mehrerer Rechnungen/Abrechnungen - Nachbearbeitung der Ergebnisse: Die logische Konsistenz wird anhand eingebauter Validierungsregeln überprüft. Praktische Beispiele zeigen, dass das Programm 500 Seiten von Jahresabschlüssen in 15 Minuten verarbeitet hat, mit einer Genauigkeitsrate von 981 TP3T
Diese Antwort stammt aus dem Artikelllmware: ein Open-Source-Framework für die schnelle Erstellung von RAG-Anwendungen der UnternehmensklasseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche praktischen Lösungen gibt es, um die Genauigkeit und Effizienz der Extraktion von Finanzdaten zu optimieren?
