Histórico da solução
Ao trabalhar com PDFs digitalizados ou documentos complexos, a extração manual de dados tabulares é demorada e propensa a erros. O UnDatas.IO segmenta com precisão as áreas tabulares em conteúdo misto por meio da tecnologia de reconhecimento de layout orientada por IA.
Etapas específicas
- Preparação da integração da APIInstalação das bibliotecas Python primeiro
pip install undatasioSe quiser usar sua chave de API, você precisará configurar a variável de ambiente para preencher sua chave de API. - Upload de documentos: através de
UnDatasIOApós a inicialização da classe, passe o caminho do documento ou o fluxo binário diretamente - Classificação inteligente: Chamada
get_result_type()Reconhecimento automático de objetos de tabela em documentos - conversão de formatoSaída de tabelas para formatos estruturados, como CSV/Excel, por meio de métodos de suporte
habilidade avançada
Para varreduras difusas, é recomendável usar primeiro oOPENAI_API_KEYIntegrar o modelo Qwen para processamento de aprimoramento de imagem (consulte o exemplo de código no artigo). Ao lidar com células mescladas complexas, a API pode ser chamada várias vezes para extração sub-regional.
Essa resposta foi extraída do artigoUnDatas.IO: serviço de API para análise precisa de vários tipos de dados não estruturados (pago)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como resolver o problema de extração de formulários de dados não estruturados, como PDFs/documentos digitalizados?
