資料提取

The Challenge

每個組織都淹沒在非結構化文件中。發票以數十種供應商特定的格式到達。監管申報遵循每個報告週期都會變更的模板。保險理賠、醫療入院表格、運輸清單和法律合約中都包含關鍵的結構化資訊，被困在 PDF、掃描影像和自由文字欄位中。傳統的 OCR 和基於規則的提取系統很脆弱——每當供應商更改發票版面或表格新增欄位時就會中斷。維護數百個提取模板是一份永無止境的全職工作。

通用 AI 模型可以直接處理簡單的提取任務，但在特定領域格式上表現不佳。它們在非標準版面上混淆「發票日期」和「到期日」，錯誤解析多行地址欄位，並且無法提取金融和監管文件中常見的巢狀表格結構。在邊緣案例上的準確性——那 20% 產生 80% 手動修正工作量的文件——在沒有特定領域訓練的情況下仍然頑固地偏低。對於處理醫療記錄、稅務申報或法律合約等敏感文件的組織來說，將這些文件發送到第三方 API 進行提取會產生不可接受的資料曝露風險。

The Solution

Ertas 讓資料工程團隊建構在其實際文件格式上訓練、完全在自有基礎設施內運行的提取模型。使用 Ertas Studio，團隊可以在其特定文件類型的標註範例上微調基礎模型——帶有欄位標籤的發票、帶有提取鍵值對的表格、帶有結構化輸出對應的報告——使用 LoRA 適配器進行高效的迭代訓練。當新的文件格式出現時，團隊只需添加標註範例並執行輕量級微調週期，而非從頭建構脆弱的模板規則。

透過 Ertas Cloud 部署提供私有推論端點，整合到現有的文件處理管線中。文件流入，結構化 JSON 流出，整個過程在您自己的伺服器上運行。Ertas Hub 使團隊能夠跨部門分享提取適配器——財務團隊的發票模型、HR 團隊的履歷解析器、法律團隊的合約提取器——建立一個隨時間改進的組織文件智慧庫。Ertas Vault 確保所有訓練文件和提取資料都經過加密、存取控制，並根據您的資料治理政策保留。

Key Features

Example Workflow

一家物流公司每月處理來自 300 個不同供應商的 15,000 張發票，每個供應商的版面略有不同。財務營運團隊標註 5,000 張具代表性的發票——標記供應商名稱、發票編號、行項目、數量、單價、稅額和付款條件——並匯出為 JSONL 資料集至 Ertas Vault。在 Ertas Studio 中，團隊從 Hub 選擇 Mistral-7B 基礎模型，專門為發票欄位提取微調一個 LoRA 適配器。經過三小時的訓練，模型作為私有 Cloud 端點部署，整合到公司的應付帳款工作流程中。傳入的發票自動路由到端點，回傳所有提取欄位和信心分數的結構化 JSON。高信心提取的發票（佔 85% 的量）直接流入 ERP 系統進行付款處理，其餘 15% 則標記為人工審查，模型的提取結果已預填以供快速修正。手動資料輸入減少 80%，處理時間從 5 天降至當天，團隊定期將修正的邊緣案例加回訓練集以持續改進——全程沒有任何供應商發票資料離開公司基礎設施。