Recomenda-se o fluxo de trabalho do modelo SLIM do llmware:
- Selecione um modelo especializado: por exemplo.
llmware/slim-extractPré-treinamento para campos financeiros, como valores, datas, etc. - Configure o modelo de análise: defina a estrutura JSON de saída (por exemplo
{'amount':'','date':'','vendor':''}) - Processamento em lote de documentos: via
prompter.prompt_mainProcessamento simultâneo de várias faturas/declarações - Pós-processamento de resultados: a consistência lógica é verificada por meio de regras de validação incorporadas. Exemplos práticos mostram que o programa processou 500 páginas de demonstrações financeiras em 15 minutos, com uma taxa de precisão de 981 TP3T
Essa resposta foi extraída do artigollmware: uma estrutura de código aberto para criar rapidamente aplicativos RAG de nível empresarialO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Quais são as soluções práticas para otimizar a precisão e a eficiência da extração de dados financeiros?
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