Las empresas de hoy utilizan una cantidad increíble y una variedad de documentos, desde facturas simples hasta complejos contratos legales y manuales técnicos con tablas detalladas de múltiples columnas. El procesamiento de estos documentos manualmente no solo es moroso y intensivo en medios, sino que todavía es propenso a los errores, y las organizaciones pierden tanto 15-25% del tiempo de los empleados a estas tediosas tareas.
A lo abundante de los primaveras, las empresas han recurrido a las herramientas RPA, OCR y de flujo de trabajo para resolver estos problemas, pero estas soluciones a menudo son rígidas, complejas de perdurar y subir, y especialmente adoptadas por equipos comerciales individuales de forma aislada.
La alternativa se encuentra en la automatización con IA, que puede estrechar los costos en un delegado de diez. Sin bloqueo, la complejidad y la variabilidad de estos documentos presenta un desafío importante y cuando estos documentos ricamente estructurados se procesan con herramientas básicas que los tratan como texto plano, se pierde el contexto comercial crítico, paralizando la efectividad de la disección y la IA.
Para aventajar estos desafíos, las empresas necesitan un sistema de procesamiento de documentos inteligente (IDP) o una IA de documentos que pueda proporcionar una plataforma centralizada para extraer información relevante de guisa hacedero, cibernética y precisa atrapada en estos documentos.
Procesamiento de documentos inteligente de extremo a extremo en copos de cocaína con documento ai
Snowflake proporciona una plataforma integral de extremo a extremo para la inteligencia de documentos, integrada sin problemas interiormente de la cúmulo de datos de IA. Esto permite a las organizaciones tener la llave de la despensa todo el ciclo de vida del procesamiento de documentos desde la ingestión y la cuna hasta la brío y la aplicación, todo interiormente de un entorno único, seguro y gobernado.
El componente central de este ecosistema es Cortex de copo de cocaína aique proporciona los bloques de construcción para aplicaciones inteligentes. Las características esencia incluyen:
- Situación compuesto: Combine las interfaces, funciones, LLMS y método de copo de cocaína para copos de cocaína para flujos de trabajo a medida
- Soporte de ciclo de vida de extremo a extremo: Ingerir, extraer, validar y aplicar datos de documentos, todos interiormente de Snowflake
- Compatibilidad multiformato: Procesar PDF, imágenes, escaneos escritos a mano y más de 10 formatos más sin conversión
- Fusión estructurada y no estructurada: Alinee los datos del documento directamente con fuentes estructuradas de copo de cocaína
- Inteligencia multimodal: Use texto, diseño, tablas e imágenes juntos para una comprensión completa y precisa
- Humano en el tirabuzón dinámico: Asociar flujos de trabajo de revisión, manejo de excepciones y método de brío con facilidad
- Capacitación de modelos personalizados: Modelos de cuna de afinidad o use los pretrados con soporte integrado
- Desplegarse de forma nativa, conducir centralmente: Ejecute todo en la planificación con la seguridad y la observabilidad incorporadas de Snowflake
Nuevas innovaciones emocionantes
Recientemente hemos mejorado nuestras capacidades de procesamiento de documentos para ayudarlo a aguantar la inteligencia de documentos en sus organizaciones al subsiguiente nivel:
- Ai_extract es una nueva función AISQL que ofrece el método más válido y escalable para extraer cualquier información de sus documentos, imágenes y texto. Está impulsado por El nuevo maniquí propietario de Snowflake-Extracto Ártico – Apoyo de 29 idiomas. Para más ver
- PARSE_DOCUMENTIVE El modo preserva la riqueza estructural de documentos comerciales complejos durante la cuna para mejorar el trapo empresarial
- Extirpación de tabla En el documento AI ahora extrae datos columnares estructurados de tablas interiormente de sus documentos, lo que lo prepara para el disección inmediato
Vamos a sumergirnos más en cada uno de estos.
Construir y ejecutar tuberías de procesamiento de documentos programáticamente a escalera
Finalmente, Ai_Extract es nuestra alternativa de inferencia de API SQL para transfigurar datos diversos y no estructurados en un formato estructurado a escalera empresarial. Le permite extraer información estructurada de fuentes como texto, imágenes y documentos y unificarla en un formato estereotipado para disección eficientes.
Esta función está alimentada por Extracto árticoEl maniquí de comprensión de documentos de próxima engendramiento de Snowflake que procesa información de imagen, texto e diseño en un solo pase, lo que lleva a una beocio inferencia y tiempos de entrenamiento.
El primer enfoque API de AI_EXTRACT habilita un "Infraestructura como código" Practica, permitiendo a los usuarios extraer programáticamente los datos y especificar dinámicamente la solicitud de cuna para un documento determinado sin usar una interfaz de agraciado. Esto proporciona la flexibilidad para manejar documentos con diferentes formatos, como facturas de varios proveedores. Las capacidades adicionales incluyen soporte para 29 idiomas y la normalización inteligente de formatos de datos variables como fechas y moneda.
El disección consciente del diseño para documentos multimodales complejos
Al analizar documentos financieros como balances, comprender los números presentes en tablas o columnas en contexto es crítico. Un procesamiento de documentos tradicional puede extraer correctamente las piezas de datos, pero perder por completo la nota crítica que detalla las condiciones de la deuda o las tasas de interés. Esto revela el enlace esencial entre una fila de pedido, como A abundante plazo deuday la explicación correspondiente que califica ese número. Problemas como este limitan su disección o las capacidades de los sistemas de IA utilizando el valía extraído a los datos de nivel de superficie solamente.
PARSE_DOCUMENTIVE El modo está diseñado específicamente para tales desafíos. Al preservar el diseño preciso del documento, comprende el contexto asociado con la información requerida si contiene tablas, imágenes u otro diseño arduo. Esto garantiza que la integridad de los documentos, como las presentaciones de la SEC que contengan tablas complejas en el ejemplo a continuación, se mantenga durante el procesamiento.
Como resultado, puede ir más allá de la recuperación simple de datos (trapo) y realizar Consultas analíticas profundas en los documentos. En oportunidad de solo pedir el valía de los activos totales, ahora puede hacer preguntas mucho más específicas como:
- "¿Cuáles son las fechas de vencimiento y las tasas de interés para los instrumentos de deuda enumerados en la tabla de ‘pasivos’?"
- "Según las notas, ¿cuáles fueron los principales conductores para el aumento de ‘Goodwill’ este trimestre?"
- "Resume la política contable de la Compañía para el inspección de ingresos como se describe en el texto antecedente al estado de resultados."
Extirpación de tabla precisa de documentos
Ahora, para tomar decisiones comerciales informadas, a menudo debe analizar documentos complejos como contratos, facturas y otros estados financieros. Un ejemplo popular es el referencia anual de 10-K, que contiene datos detallados de rendimiento financiero organizados en tablas complejas, lo que hace que la cuna automatizada sea un desafío significativo y extraer manualmente estos datos es un proceso moroso, propenso a errores e intensivo en medios.
Copo de cocaína Documento AI aborda este desafío de frente con el nuevo Extracto de mesa característica. Tomemos el ejemplo de la puesta al día de Perspectivas Económicas Mundiales de 2025 que tiene múltiples tablas con estructuras casi idénticas.
Como se muestra en la imagen a continuación, el documento AI realiza un cuna de disparo cero Eso identifica la tabla correcta del documento y extrae todos los datos en un formato estructurado, incluso con encabezados y filas anidadas. El maniquí subyacente es lo suficientemente potente como para manejar estos diseños complejos sin ninguna fina.
Más allá de su cuna de disparo cero, todavía puede usar cuna basada en esquema definiendo un esquema y especificando las columnas deseadas en el lengua natural. Para documentos que contienen múltiples tablas con un formato similar, un "Locador" El campo se puede usar para identificar de guisa única y apuntar al correcto. Finalmente, la cuna de tabla en el documento AI le permite anotar y tune el maniquí para mejorar la precisión de la cuna.
Comience con la inteligencia de documentos en el copero de cocaína
El procesamiento de documentos complejos ya no es una tarea manual lenta, propensa a errores e intensiva en medios. Las soluciones automatizadas tradicionales que son rígidas y eliminan el contexto comercial crítico son cosa del pasado. Snowflake Cortex AI proporciona una plataforma integral de extremo a extremo para la inteligencia de documentos, lo que le permite tener la llave de la despensa todo el ciclo de vida del procesamiento de documentos interiormente de un entorno único, seguro y gobernado.
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