AI如何通过智能提取简化文档工作流程。
译自 How to Use AI for Company Documents: Summarization, Extraction, and Beyond，作者 Tommy Thyen。
每个组织都以某种方式处理文档：注册表格、发票、博客文章和技术报告，仅举几例。这些文档对于在不同部门和客户之间沟通信息至关重要。它们包含看似无限的样式和数据类型的组合，以及看似无限的文件格式。通过所有这些接收信息的方式，以一种为用户提供上下文以吸收信息的格式准确地提取信息可能很困难。
原始数据提取已经存在多年了。然而，随着人工智能的最新进展，我们现在可以将智能文档处理 (IDP) 和摘要功能添加到文档工作流程中。从软件开发的角度来看，各种文档样式和输入格式需要花费数小时的人工工作才能考虑在内。表格是一个特别令人关注的领域，因为它们的结构差异很大。有些有列标题，有些有空单元格，有些则作为文档中的图像存在。借助 IDP，先进的 AI 模型可以使这种类型的提取变得微不足道。现在可以无论其结构如何，都能使用逻辑行/列格式（通常以 JSON 或 XML 格式呈现）来使用表格。
除了结构化上下文之外，大型语言模型可以提供类似于人类对输入文档的摘要。这可以将数小时的阅读时间缩短为一段摘要，甚至可以扩展到文档之外，对虚拟会议或其他长篇内容进行总结。检索增强生成 (RAG) 通过允许大型语言模型引用超出其原始训练数据的来源来增强此功能。这提供了一种随着时间的推移和信息变化而保持准确响应的方法。这种摘要加上结构化输出是现代人工智能在文档相关工作流程方面最显著的优势。
根据我的个人经验，我比承认的更频繁地使用像微软的 Copilot 和 OpenAI 的 ChatGPT 这样的公共大型语言模型。与普遍的看法相反，这些 AI 助手无法为您完成工作。然而，它们确实提供了一种极好的能力，可以将网络搜索范围缩小到仅相关的资料，以及简化诸如编码语言之间简单的语法差异之类的日常任务。在出现这种人工智能之前，开发人员可能会花费数小时搜索能够解答他们问题的正确论坛帖子，或者花费数天时间解析晦涩的文档以找到满足他们想要实现的要求的特定类/方法。相反，精心设计的提示可以在几秒钟内输出完美的答案以及相关的参考链接。
这些好处伴随着关于数据隐私和人工智能伦理问题的相当大的权衡。大型语言模型必须在使用前进行训练，这需要大量的经过验证的输入才能获得准确的结果。这会产生以下问题：这些数据来自哪里？谁拥有它？谁验证了它？可以通过 API 访问的高容量模型可以通过 API 访问可以根据用户提示改进其结果。这意味着像代码片段、图像或文档这样的输入数据会被处理，并可能泄露个人身份信息 (PII)。开发人员在使用这些资源时必须格外小心，以防止意外共享机密数据。
访问这些在线模型从未如此容易。大多数模型都有一个免费层，可以使用（几乎）无限次。如今，您甚至可以获取底层源代码并创建自己的模型，使用您提供的数据来训练它们以解决您需要解决的问题。这项技术可以嵌入到各种类型的应用程序中，提供强大的功能和巨大的生产力提升。然而，原版蜘蛛侠中的本叔说得对，“能力越大，责任越大”。数据和隐私必须得到保护。必须制定法规，并遵守准则，才能合法且最佳地利用人工智能提供的能力。 总的来说，人工智能是一种强大的工具，可以提高生产力和效率，从而带来更多收益并节省更多成本。它填补了文档数据提取方面巨大的空白，提供可快速分析以制定最佳行动计划的上下文输出。其摘要功能不仅限于文档，还扩展到关于任何您想了解更多信息的网络搜索。如果了解这项技术并采取适当的预防措施，人工智能将成为任何组织的宝贵资产。