Ertas 助力数据提取

在您特定的文档格式——发票、表单、报告、合同——上微调 AI 模型，以领域级准确度提取结构化数据，部署在您自己的基础设施上。

The Challenge

每个组织都被非结构化文档淹没。发票以数十种供应商特有的格式到达。监管申报遵循每个报告周期都会变化的模板。保险理赔、医疗入院表、货运清单和法律合同都包含困在 PDF、扫描图像和自由文本字段中的关键结构化信息。传统的 OCR 和基于规则的提取系统是脆弱的——每当供应商更改发票布局或表单添加新字段时它们就会崩溃。维护数百个提取模板是一项永远做不完的全职工作。

通用 AI 模型可以开箱即用地处理简单的提取任务，但在领域特定格式上表现不佳。它们在非标准布局上混淆「发票日期」和「到期日期」，错误解析多行地址字段，无法提取金融和监管文档中常见的嵌套表格结构。在边缘案例——产生 80% 手动修正工作量的 20% 文档——上的准确性在没有领域特定训练的情况下仍然顽固地低。对于处理医疗记录、税务申报或法律合同等敏感文档的组织，将这些文档发送到第三方 API 进行提取会造成不可接受的数据暴露风险。

The Solution

Ertas 让数据工程团队构建在实际文档格式上训练并完全运行在自有基础设施上的提取模型。使用 Ertas Studio，团队可以在其特定文档类型的标注示例上微调基础模型——带有字段标签的发票、提取了键值对的表单、带有结构化输出映射的报告——使用 LoRA 适配器进行高效的迭代训练。当新的文档格式出现时，团队只需添加标注示例并运行轻量级微调周期，而不是从头构建脆弱的模板规则。

通过 Ertas Cloud 部署提供集成到现有文档处理流水线的私有推理端点。文档输入，结构化 JSON 输出，整个过程在您自己的服务器上运行。Ertas Hub 使团队能够跨部门共享提取适配器——财务团队的发票模型、HR 团队的简历解析器、法务团队的合同提取器——创建一个随时间不断改进的组织文档智能库。Ertas Vault 确保所有训练文档和提取数据经过加密、访问控制，并按照您的数据治理策略进行保留。

Key Features

Studio

文档提取微调

使用 Studio 的可视化画布，在标注文档示例的 JSONL 数据集上微调模型——带有标记字段的发票、提取了键值对的表单、带有结构化输出映射的报告。LoRA 适配器使添加对新文档格式的支持变得快速且经济高效。

Hub

提取模型库

在 Hub 上浏览社区贡献的提取基础模型和适配器——包括在发票语料库、简历解析数据集和金融文档布局上预训练的模型——并在团队之间共享您自己的提取适配器，实现组织范围的文档智能。

Cloud

流水线就绪端点

将提取模型部署到 Cloud 端点，集成到现有的 ETL 流水线、文档管理系统和 RPA 工作流中，通过 REST API 操作。文档输入，结构化 JSON 输出，支持自动扩缩以处理批量处理作业和实时提取请求。

Vault

敏感文档保护

Vault 在静态和传输中加密所有训练文档和提取数据，按文档类型和部门强制执行基于角色的访问控制，并提供可配置的源文档和提取输出保留策略，与您的监管和数据治理要求保持一致。

Example Workflow

一家物流公司每月处理来自 300 个不同供应商的 15,000 张发票，每个供应商的布局略有不同。财务运营团队标注 5,000 张代表性发票——标记供应商名称、发票号码、项目明细、数量、单价、税额和付款条件——并作为 JSONL 数据集导出到 Ertas Vault。在 Ertas Studio 中，团队从 Hub 选择 Mistral-7B 基础模型，并专门针对发票字段提取微调 LoRA 适配器。经过三小时的训练，模型作为私有 Cloud 端点部署，集成到公司的应付账款工作流中。传入的发票自动路由到端点，返回包含所有提取字段和置信度分数的结构化 JSON。高置信度提取的发票（占总量的 85%）直接流入 ERP 系统进行付款处理，其余 15% 被标记供人工审查，模型的提取结果已预填以便快速修正。手动数据输入减少 80%，处理时间从 5 天缩短到当天，团队定期将修正后的边缘案例添加回训练集以持续改进——所有这些都不会让任何供应商发票数据离开公司的基础设施。