Construção de pipeline de processamento automatizado de dados
Um pipeline completo de análise de documentos pode ser criado usando a API UnDatas.IO, que consiste em cinco etapas principais de padronização:
- Upload de documentosSuporte para documentos locais / URL de duas maneiras, adaptado automaticamente a PDF, Word e outros 15 tipos de formatos
- Classificação elementarChamadas assíncronas
get_result_typepara obter a árvore da estrutura do documento - Extração de precisãoChamada da interface correspondente de acordo com os resultados da classificação (por exemplo, a interface de classificação de um usuário).
get_table_data) - conversão de formatoFormatos estruturados de saída, como CSV, JSON, etc., ou acesso ao LLM para aprimoramento semântico
- Persistência dos resultadosSuporte para depósito direto em bancos de dados ou geração de relatórios analíticos
Estrutura de código típica:
from undatasio import UnDatasIO
ud = UnDatasIO(os.getenv('API_KEY'))
doc_tree = ud.get_result_type('report.pdf')
table_data = ud.get_table_data(doc_tree['tables'][0])
df = pd.DataFrame(table_data['content'])
Todo o processo leva apenas 1/5 do tempo médio dos métodos tradicionais, e a estabilidade do serviço é garantida pelo mecanismo de repetição de erros.
Essa resposta foi extraída do artigoUnDatas.IO: serviço de API para análise precisa de vários tipos de dados não estruturados (pago)O
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