Imagine um mundo onde as empresas podem coletar e analisar rapidamente dados estruturados e não estruturados de várias fontes, tomando decisões bem informadas em minutos. Esse é o potencial da inteligência empresarial alimentada por IA, onde a IA lida com o trabalho pesado e os humanos colhem as recompensas.
Evolução da Hardware
Recentes evoluções em hardware, notavelmente a GPU Nvidia H100, aumentaram substancialmente o poder computacional, tornando isso possível. A GPU é nove vezes mais rápida que sua antecessora, a Nvidia A100, tornando-a altamente eficaz para tarefas de aprendizado profundo. Essa melhoria acelerou o uso de IA generativa em campos como processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional, facilitando a extração de dados inteligente e automatizada.
Métodos Tradicionais de Extração de Dados
Entrada Manual de Dados
A entrada manual de dados ainda é uma escolha popular para muitas empresas devido ao seu baixo custo inicial. No entanto, esse método é tedioso, propenso a erros e representa um risco de segurança com dados confidenciais, tornando-o menos adequado no ambiente digital automatizado e seguro de hoje. A longo prazo, sua velocidade lenta e a necessidade de uma equipe grande resultam em custos operacionais mais altos.
Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR)
A tecnologia OCR converte imagens e conteúdo manuscrito em dados legíveis por máquina, fornecendo um método de extração de dados mais rápido e econômico. No entanto, sua confiabilidade pode variar, especialmente com texto manuscrito complexo ou intrincado.
Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)
NER é uma técnica de PLN que identifica e categoriza informações-chave em texto, como nomes de organizações, locais, nomes pessoais e datas. No entanto, o NER é limitado a essas entidades predefinidas e não pode extrair entidades personalizadas específicas para certos domínios ou casos de uso.
Correspondência de Padrões de Texto
A correspondência de padrões de texto é um método usado para identificar e extrair informações específicas do texto usando regras ou padrões predefinidos. Esse método é eficaz ao lidar com relatórios não estruturados consistentemente formatados, mas criar esses modelos é um processo trabalhoso.
Como a IA Generativa Funciona na Extração de Dados
A IA generativa avançou rapidamente graças à ampla disponibilidade de big data e melhorias significativas no poder de computação, particularmente GPUs. Esse progresso melhorou redes neurais profundas (DNNs) em áreas como PLN e gerenciamento de dados não estruturados.
Transformadores
Transformadores, usados em grandes modelos de linguagem como GPT, BERT e OPT, operam em um mecanismo de “atenção” que aprimora o processamento de dados ao focar em relacionamentos dentro dos dados. Por exemplo, no processamento de faturas, o recurso de autoatenção dos transformadores reconhece datas relevantes para pagamentos, enquanto a atenção multicabeça permite que o modelo se concentre simultaneamente em diferentes aspectos de dados, como valores e nomes de fornecedores.
Superando Desafios na Extração de Dados de IA Generativa
Eliminar tarefas manuais tem sido um desafio consistente para soluções de extração de dados como o Astera ReportMiner. Com o tempo, a Astera introduziu recursos semiautomáticos para auxiliar na geração de modelos, combinando visão computacional e PLN com uma camada heurística para automatizar a geração de layout para faturas e ordens de compra mais simples.
Modelos Recomendados de IA
Os modelos recomendados pela IA automatizam a criação de modelos estruturados a partir de relatórios não estruturados no momento do design, reduzindo o esforço manual em 99% durante o pós-processamento. Esses modelos podem ser usados em mecanismos de automação para processar milhares de documentos semelhantes de forma eficiente.
Extrator de Informação Generativa (GenIE)
O GenIE é uma conversão sem modelo em tempo de execução de dados não estruturados para tabelas estruturadas. Essa tecnologia resolveu problemas antigos de extração de pontos de dados específicos de documentos com esquema inexistente ou um layout em constante mudança, melhorando a precisão e a velocidade de processamento.
Futuro da IA Generativa na Extração de Dados
A IA generativa mostra-se promissora na extração de dados textuais de relatórios, mas ainda tem desafios a superar, como erros de processamento de OCR e dificuldades na extração de texto de imagens dentro de relatórios. Soluções inovadoras como processamento de dados multimodais e extensões de limite de token em modelos como GPT-4, Claude 3 e Gemini apresentam um caminho a seguir.
Para superar esses desafios, uma alternativa é usar um LLM interno e ajustado, que não apenas reduz os riscos de privacidade e segurança, mas também permite maior personalização e controle. Ajustar um LLM para entender layouts de documentos e executar análise semântica com reconhecimento de contexto é mais eficaz para extrair dados de documentos estruturados, como formulários. Ao alavancar o aprendizado zero-shot e few-shot, esse modelo pode se adaptar a vários layouts de documentos, fornecendo extração de dados eficiente e precisa em diferentes domínios.
Em resumo, a IA generativa está revolucionando a extração de dados, oferecendo métodos mais rápidos e precisos para lidar com a crescente quantidade de informações não estruturadas no ambiente empresarial.
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