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企业AI
自动数据提取将原始输入变成结构化数据 - 企业AI的骨干。本指南探讨了其定义，重要性，方法（从正则到LLM），以及如何构建可扩展的管道，从而为真实世界的智能自动化提供动力。
来源:Nanonets为什么数据提取是企业AI自动化中的第一个多米诺骨牌
企业今天面临数据悖论：虽然信息丰富，可行，结构化数据稀缺。对于AI代理商和大型语言模型（LLMS），这一挑战是一个主要的瓶颈。自动数据提取通过充当每个AI驱动工作流的输入层来解决此问题。它通过编程方式将原始数据（从文档，API和网页）转换为一致，机器可读的格式，使AI能够聪明地采取行动。
可操作的结构化数据很少。 输入层现实是，许多组织仍然依赖手动数据争吵。分析师将供应商发票的详细信息转到ERP系统中，OPS员工下载和清洁CSV出口，并合规团队从扫描的PDF中复制Paste内容到电子表格中。手动数据争吵造成了两个严重的风险：决策缓慢和昂贵的错误，这些错误通过下游自动化或引起模型幻觉而流动。
手动数据争吵 决策缓慢 昂贵的错误自动化通过提供更快，更准确和更可扩展的提取来解决这些问题。系统可以比人类团队更加一致地将格式标准化，处理多样化的投入和标记异常。数据提取不再是一项运营事后的想法，它是分析，合规性和现在智能自动化的推动者。
更快，更准确，更可扩展的提取 智能自动化本指南探讨了该启示器的深度。从不同的数据源（结构化的API到混乱的扫描文档）到提取技术（REGEX，ML模型，LLMS），我们将介绍重要的方法和权衡。我们还将检查由提取动力的代理工作流以及如何为Enterprise AI设计可扩展的数据摄入层。
不同的数据源 提取技术 代理工作流 可扩展数据摄入层