Wydobywanie danych z dokumentów przy pomocy LLM – nasze doświadczenia i wnioski
Wyobraź sobie, że Twoja firma codziennie przetwarza dziesiątki faktur. Każdy dokument wymaga manualnej weryfikacji, wyciągnięcia prawidłowych kwot, terminów płatności i numerów identyfikacyjnych. Ten proces nie tylko pochłania cenny czas Twoich pracowników, ale też zwiększa ryzyko błędów. Co gdyby istniał sposób, by zautomatyzować ten proces?
Niedawno zakończyliśmy wdrożenie rozwiązania opartego o duży model językowy (LLM), którego zadaniem było "inteligentne" wydobywanie konkretnych informacji z dokumentów. Nie chodziło tu o zwykły OCR, który po prostu wyciągnie tekst – nasz model musiał zrozumieć dokument i wybrać, np. która z trzech widniejących na nim kwot jest tą właściwą. Brzmi prosto? W praktyce to fascynujące (i momentami podchwytliwe) wyzwanie, które przyniosło naszym klientom wymierne korzyści biznesowe.
Structured output – bo format ma znaczenie dla Twojego biznesu
Jeśli wdrażasz LLM w firmowych procesach, które oczekują danych w ściśle określonej formie, nie możesz polegać na luźnej odpowiedzi modelu. Kluczowe jest structured output – najczęściej JSON lub XML. Dzięki temu Twoje systemy finansowe, ERP czy CRM otrzymują dane w dokładnie takim formacie, jakiego oczekują – bez potrzeby dodatkowych przekształceń. To nie tylko oszczędność czasu, ale przede wszystkim gwarancja spójności danych w całej organizacji.
100% pewności? Tylko z człowiekiem w pętli
Mimo że skuteczność LLM w tego typu zadaniach jest bardzo wysoka, jednak wciąż zdarzają się błędy. Dlatego nasza rekomendacja dla procesów finansowych i prawnych jest jasna: warto zachować finalną weryfikację przez operatora. To nie jest wada technologii, a element strategii minimalizacji ryzyka – dokładnie jak podwójna weryfikacja przelewów powyżej określonej kwoty. W naszych wdrożeniach ten krok zajmuje średnio 5-10 sekund zamiast 2-3 minut potrzebnych na manualne przetworzenie dokumentu – to oszczędność na poziomie 95% czasu.
Wybór modelu – decyzja biznesowa, nie tylko techniczna
Kiedy zaczynaliśmy projekt, jednym z głównych pytań było: który model wybrać? Oprócz kwestii technicznych, braliśmy pod uwagę czynniki bezpośrednio wpływające na efektywność i koszty wdrożenia:
- Obsługa PDF-ów "natywnie" – dzięki temu unikamy skomplikowanego przetwarzania wstępnego, co przekłada się na szybsze działanie i niższe koszty infrastruktury.
- Limity API i koszty – niektóre modele oferują atrakcyjne ceny, ale mają restrykcyjne limity, które w praktyce biznesowej stanowią istotną barierę.
- Szybkość przetwarzania – w procesach biznesowych liczy się czas, zwłaszcza gdy mówimy o przetwarzaniu setek dokumentów dziennie.
Prompt engineering – tajemnica skutecznej ekstrakcji danych
Najważniejszy (i często niedoceniany) element całego procesu to… dobry prompt. To nie jest zwykłe "wyciągnij mi te dane". Model potrzebuje jasnych instrukcji, przykładów i kontekstu. Jak to zrobiliśmy?
- Najpierw przeanalizowaliśmy realne dokumenty klienta i zdefiniowaliśmy dokładnie, jakie informacje są kluczowe.
- Stworzyliśmy pierwszą wersję promptu z precyzyjnymi instrukcjami i przykładami.
- Wykorzystaliśmy sam model, aby pomógł nam ulepszyć prompt – podaliśmy mu przykładowe dokumenty i poprosiliśmy o doprecyzowanie instrukcji.
- Iteracyjnie testowaliśmy i doskonaliliśmy prompt na różnorodnych dokumentach.
Efekt? Prompt, który nie tylko działa, ale jest też odporny na nietypowe przypadki, dokumenty z różnych źródeł, a nawet te o niskiej jakości skanu.
Korzyści biznesowe – liczby, które przekonują
Co konkretnie zyskali nasi klienci dzięki wdrożeniu inteligentnej ekstrakcji danych?
- Redukcja czasu przetwarzania dokumentu – zadanie zajmujące wcześniej 4 minuty teraz trwa 15-30 sekund.
- Zmniejszenie liczby błędów – inteligentne algorytmy wyłapują niespójności, które umykają człowiekowi.
Przykłady zastosowań w różnych branżach
Nasze rozwiązania znajdują zastosowanie w wielu sektorach:
- Księgowość i finanse – automatyczne wprowadzanie faktur, ekstrahowanie terminów płatności, kategoryzacja wydatków.
- Ubezpieczenia – analiza polis i dokumentacji szkodowej, ekstrakcja kluczowych danych z formularzy zgłoszeniowych.
- Logistyka – przetwarzanie listów przewozowych, dokumentów celnych i specyfikacji przesyłek.
- HR – analiza CV, wydobywanie kluczowych kompetencji i doświadczenia kandydatów.
Testy i ciągłe doskonalenie – klucz do sukcesu
Ostatni, ale równie ważny element to automatyzacja testów i ciągłe doskonalenie. Przygotowaliśmy zestaw dokumentów z oczekiwanymi wartościami, co pozwala nam szybko weryfikować zmiany w promptach lub testować inne modele.
Dodatkowo, temperatura modelu okazała się kluczowa – w przypadku structured output najlepiej sprawdzały się niskie wartości (0.1–0.4), gwarantujące większą przewidywalność. To techniczny szczegół, który ma bezpośrednie przełożenie na niezawodność całego rozwiązania w środowisku produkcyjnym.
Podsumowanie
Czy LLM nadają się do ekstrakcji danych z dokumentów w Twojej firmie? Zdecydowanie tak, ale pamiętaj o kluczowych elementach:
- Structured output gwarantuje integrację z istniejącymi systemami.
- W procesach krytycznych warto zachować ludzką weryfikację – to kwestia równowagi między automatyzacją a kontrolą.
- Wybór modelu ma znaczenie dla kosztów operacyjnych i wydajności.
- Dobrze zaprojektowany prompt to fundament skuteczności.
- Automatyzacja testów zapewnia stabilność w długim okresie.
Chcesz dowiedzieć się, jak inteligentna ekstrakcja danych może zrewolucjonizować procesy w Twojej firmie? Skontaktuj się z nami! Przeprowadzimy bezpłatną analizę Twoich dokumentów i procesów, aby pokazać, jakie konkretne korzyści możesz osiągnąć.