nolainocr

Что такое nolainocr?

nolainocr — это инструмент OCR на базе ИИ, который извлекает структурированные данные из PDF-документов, таких как счета, чеки, формы и контракты. Цель — преобразовать информацию из ваших документов в удобные форматы, чтобы избежать ручного ввода данных в таблицы или базы данных.

После загрузки PDF nolainocr генерирует структурированные результаты, которые можно экспортировать в Excel, Google Sheets или JSON. Инструмент предназначен для пакетной обработки — например, нескольких счетов в одном PDF — и использует макет документа для последовательного извлечения полей на всех страницах.

Ключевые возможности

• Извлечение структурированных данных из PDF для счетов, чеков, форм и контрактов: Загружайте файлы документов и преобразуйте их в структурированные выходные данные.
• Выходы в Excel, Google Sheets и JSON: Экспортируйте извлеченные поля в форматах, удобных для работы с таблицами или дальнейшей обработки.
• Пакетная обработка многостраничных PDF: Загружайте один PDF с несколькими счетами/чеками/формами и извлекайте данные со всех страниц.
• Опции настройки извлечения: Укажите, сколько страниц соответствует одному документу (например, страниц на чек/счет/форму), и выберите режим извлечения.
• Режимы извлечения с историей проекта или без: Доступны режим без сохранения данных, а также режимы на основе проектов для добавления результатов в проект или обновления существующего.
• Выбор столбцов и предварительный просмотр результатов: Просматривайте извлеченный текст и выбирайте столбцы для включения (например, поставщик, получатель счета, номер счета, итоги и поля позиций).

Как использовать nolainocr

1. Загрузите ваш PDF (поддерживается только тип ввода PDF).
2. Если в PDF несколько документов, убедитесь, что они имеют одинаковый макет для точного извлечения.
3. Настройте параметры извлечения, такие как страниц на чек/счет/форму и желаемый режим извлечения.
4. Запустите извлечение и просмотрите результаты в предварительном просмотре на странице.
5. Выберите столбцы и экспортируйте извлеченные данные в Excel, Google Sheets или JSON.

Если документы имеют разные макеты, группируйте их по типам макетов в отдельные PDF и обрабатывайте каждую группу отдельно.

Сценарии использования

• Бухгалтерия по чекам расходов оптом: Загрузите один PDF с множеством чеков (одинаковый макет) и извлеките поля, такие как номер чека, продавец, дата, категория, субтотал, налог и итоги.

• Бухгалтеры, консолидирующие счета: Предоставьте один PDF с несколькими счетами/чеками/формами и сгенерируйте единый структурированный файл таблицы для упрощения сверки.

• Аудит документов по недвижимости: Обрабатывайте договоры аренды из объединенного PDF (один шаблон/макет), извлекая поля, такие как идентификаторы объектов, данные арендодателя/арендатора, ежемесячная аренда и даты срока аренды.

• Поддержка ввода данных по претензиям и формам: Преобразуйте недельный набор форм претензий в структурированные записи, извлекая повторяющиеся поля из документов с одинаковым макетом формы.

• Извлечение позиций по счетам: Для счетов с позициями извлекайте количество, цену за единицу и итоги по позициям, затем экспортируйте результат в таблицу с выбранными столбцами по позициям.

Часто задаваемые вопросы

Поддерживает ли nolainocr типы файлов кроме PDF?

На странице указано, что поддерживается только тип файла PDF. Если нужны другие форматы, уточните перед загрузкой.

Что происходит, если в загруженном PDF счета/чеки с разными макетами?

Рекомендуется группировать документы по типам макетов (по одному PDF на группу) и запускать извлечение отдельно для каждой группы, чтобы сохранить точность.

Можно ли загрузить один PDF с несколькими документами?

Да. На странице описана загрузка одного PDF с несколькими счетами, чеками или формами, после чего извлечение происходит со всех страниц.

Какие форматы вывода доступны?

На странице указаны опции экспорта: Excel, Google Sheets и JSON.

Можно ли просмотреть и выбрать поля для вывода?

Да. В интерфейсе есть предварительный просмотр результатов, где можно просмотреть извлеченный текст и выбрать столбцы, такие как поставщик, получатель счета, адреса, счет/дата и итоги (плюс поля позиций, если они есть).

Альтернативы

• Универсальные OCR-инструменты с экспортом в таблицы: Они могут распознавать текст, но рабочий процесс может требовать больше ручного сопоставления со структурированными столбцами по сравнению с процессом, специально созданным для извлечения из счетов, чеков и форм.

• Рабочие процессы импорта в таблицы на основе шаблонов: Можно создать процесс извлечения полей с помощью шаблонов документов и скриптов, но он может требовать больше настройки и обслуживания, чем одноразовая загрузка для извлечения.

• Другие платформы для извлечения данных из документов: Вместо только OCR другие инструменты этой категории фокусируются на преобразовании структурированных полей из документов в таблицы или JSON; различия обычно в обработке консистентности макета, группировки и настройки полей.

• Ручной ввод данных с шаблонами таблиц: Для очень малых объемов или сильно варьирующихся макетов документов ручной процесс может быть проще, хотя он не сокращает усилия и время на ввод, как автоматизированное извлечение.