Z PDF do tekstu dla AI. Jak wybrać odpowiednie narzędzie do ekstrakcji danych?

12.02.2026

Jakość ekstrakcji danych z PDF bezpośrednio determinuje dokładność AI. Budując system przetwarzania dokumentów BetterRegulation, odkryliśmy, że naiwna ekstrakcja marnuje 40-60% okna kontekstu na artefakty PDF. Po przetestowaniu ChatGPT API, tradycyjnych bibliotek Pythona i Unstructured.io osiągnęliśmy 30% redukcję tokenów i znacząco poprawiliśmy kategoryzację dokumentów. Oto czego się nauczyliśmy.

W tym artykule:

Dlaczego ekstrakcja danych z PDF jest wyzwaniem?
Dlaczego pliki PDF są tak trudne dla AI?
Jak wypadają różne podejścia do ekstrakcji danych z PDF?
Jak działa Unstructured.io?
Jakie są kompromisy wydajnościowe i kosztowe?
Jakie wyniki osiągnęliśmy na produkcji?
Alternatywne narzędzia do ekstrakcji danych z PDF
Kiedy używać którego narzędzia do ekstrakcji PDF
Chcesz usprawnić swój pipeline przetwarzania PDF?

Dlaczego ekstrakcja danych z PDF jest wyzwaniem?

Gdy rozpoczynaliśmy budowę systemu przetwarzania dokumentów BetterRegulation, od razu stanęliśmy przed oczywistym faktem: pliki PDF są wszędzie. Umowy, raporty, specyfikacje, regulacje, artykuły naukowe — każdy dokument regulacyjny, który musieliśmy przetworzyć, przychodził jako PDF.

Od razu jednak zidentyfikowaliśmy problem: pliki PDF są fatalne do przetwarzania przez AI.

PDF-y zostały zaprojektowane do druku i wyświetlania wizualnego, a nie do ekstrakcji tekstu i odczytu maszynowego. Kodują pozycjonowanie, czcionki, kolory i układ, a nie znaczenie semantyczne.

Gdy naiwnie wyodrębniasz tekst z PDF, wyniki są chaotyczne i bezużyteczne. Nagłówki i stopki pojawiają się na każdej stronie, numery stron wplatają się w środek zdań, a znaki wodne mieszają się z właściwą treścią. Tekst wielokolumnowy czytany jest od lewej do prawej zamiast podążać za każdą kolumną, przypisy przerywają akapity w losowych miejscach, a dane tabelaryczne zamieniają się w nieustrukturyzowany chaos. Ponadto markery formatowania i metadane PDF zaśmiecają wynik, a łamania wierszy pojawiają się w zupełnie przypadkowych miejscach, dzieląc słowa na pół.

Przykład naiwnej ekstrakcji PDF:

Enterprise Risk Assessment Q3 2024                     Page 1 of 45

Executive Sum-       The following report        Confidential
mary                 provides a compre-
                     hensive overview of
Risk Factors         enterprise risk ex-          Risk Category
Financial Risk       posures identifi             High
                     ed during Q3 2024
Operational Risk     audit procedures.            Medium
Compliance Risk                                   High

Enterprise Risk Assessment Q3 2024                     Page 2 of 45
[continues with more broken text...]

Właśnie to początkowo podawaliśmy naszemu AI. Nic dziwnego, że się gubiło i popełniało błędy w kategoryzacji.

Czego AI faktycznie potrzebuje:

Executive Summary

The following report provides a comprehensive overview of enterprise
risk exposures identified during Q3 2024 audit procedures.

Risk Factors:
- Financial Risk: High
- Operational Risk: Medium
- Compliance Risk: High

Czysty, ustrukturyzowany, czytelny tekst, który dokładnie oddaje semantyczną treść dokumentu.

Przeczytaj też: Automatyzacja przetwarzania dokumentów AI w Drupal z 95% dokładnością: case study

Dlaczego pliki PDF są tak trudne dla AI?

Zrozumienie, dlaczego PDF-y powodują problemy dla AI, wyjaśnia, dlaczego wybór narzędzia do ekstrakcji ma tak duże znaczenie. Oto cztery główne wyzwania, na jakie natrafiliśmy.

1. Markery formatowania i metadane

PDF-y zawierają informacje o pozycjonowaniu, specyfikacje czcionek i instrukcje układu, które nie są częścią właściwej treści:

/F1 12 Tf        % Font size 12
(Executive Summary) Tj
72 650 Td        % Position at coordinates
/F2 10 Tf        % Font size 10
(The following report...) Tj

Te markery mogą zajmować 30-50% okna kontekstu AI informacjami niezwiązanymi z treścią.

2. Złożone układy

Układy wielokolumnowe, pola tekstowe, panele boczne — PDF-y kodują je jako oddzielne obiekty tekstowe ze współrzędnymi, a nie jako logiczną kolejność czytania:

[Column 1 text]  [Column 2 text]
[More Col 1]     [More Col 2]

Naiwna ekstrakcja czyta od lewej do prawej: > “Column 1 text Column 2 text More Col 1 More Col 2”

Prawidłowa kolejność czytania: > “Column 1 text More Col 1” a potem “Column 2 text More Col 2”

3. Osadzona treść

Obrazy, wykresy, tabele, nagłówki, stopki, numery stron — wszystko osadzone jako oddzielne obiekty. Naiwna ekstrakcja albo uwzględnia wszystko (szum), albo pomija ważną treść (utrata danych).

4. Zmienna struktura

Żadne dwa pliki PDF nie strukturyzują treści w ten sam sposób. To, co działa dla prostych raportów, zupełnie zawodzi w przypadku dokumentów prawnych ze złożonymi przypisami i cytowaniami, specyfikacji technicznych z osadzonymi tabelami i diagramami, zeskanowanych dokumentów wymagających OCR czy ustrukturyzowanych formularzy z konkretnymi polami. Każdy typ dokumentu wymaga innej strategii ekstrakcji.

Jak słaba ekstrakcja wpływa na AI?

Konsekwencje niedokładnej ekstrakcji danych z PDF są poważne. Samo marnotrawstwo tokenów oznacza, że 40-60% okna kontekstu pochłaniają artefakty PDF zamiast właściwej treści. AI próbuje interpretować numery stron, nagłówki i markery formatowania tak, jakby były istotną informacją. Prowadzi to do błędów takich jak pomylone kolumny, przerwane zdania, brakujący kontekst i niepoprawna kategoryzacja dokumentów. W efekcie płacisz za przetwarzanie szumu z PDF zamiast treści, na której naprawdę Ci zależy.

Jak wypadają różne podejścia do ekstrakcji danych z PDF?

Przetestowaliśmy trzy główne podejścia, zanim wybraliśmy nasze rozwiązanie.

1. Bezpośrednie wysłanie PDF do ChatGPT API

Jak to działa: wysyłasz PDF bezpośrednio do ChatGPT Vision API, pozwalając OpenAI obsłużyć ekstrakcję.

To było nasze pierwsze podejście — jedno wywołanie API dla prostej początkowej implementacji. Szybkie we wdrożeniu i niewymagające dodatkowej infrastruktury, co czyni je atrakcyjnym dla szybkich prototypów. Jednak prostota wiąże się ze znacznymi kompromisami. Nie masz kontroli nad tym, jak OpenAI wyodrębnia tekst, artefakty PDF często pozostają w kontekście, a debugowanie problemów z ekstrakcją staje się niemal niemożliwe. Jest też droższe niż alternatywy hostowane samodzielnie i uzależnia Cię od modeli OpenAI. To podejście najlepiej sprawdza się przy prostych PDF-ach, niskim wolumenie przetwarzania lub początkowych prototypach, gdzie szybkość wdrożenia jest ważniejsza niż koszt czy kontrola.

2. Tradycyjne biblioteki PDF (PyPDF2, pdfplumber itp.)

Jak to działa: biblioteki Pythona parsują strukturę PDF i wyodrębniają tekst.

Przetestowaliśmy je jako następne, sprawdzając, czy podejście open-source zapewni lepszą kontrolę.

Przykład:

import PyPDF2

with open("document.pdf", "rb") as file:
    reader = PyPDF2.PdfReader(file)
    text = ""
    for page in reader.pages:
        text += page.extract_text()

Te biblioteki są darmowe, open-source i działają w pełni offline, co czyni je atrakcyjnymi dla prostych zastosowań. Implementacja jest prosta dla podstawowych potrzeb — kilka linii kodu w Pythonie i już wyodrębniasz tekst. Jednak jakość ekstrakcji jest co najwyżej podstawowa. Biblioteki te mają znaczne ograniczenia przy złożonych układach, nie oferują automatycznego czyszczenia artefaktów PDF i wymagają ręcznej obsługi tekstu wielokolumnowego, tabel i innych elementów strukturalnych. Wymagany jest znaczny post-processing, aby uzyskać użyteczne wyniki. Sprawdzają się przy prostych, jednokolumnowych PDF-ach z minimalnym formatowaniem, ale wszystko bardziej złożone wymaga lepszego rozwiązania.

3. Unstructured.io (nasz ostateczny wybór)

Jak to działa: zaawansowana biblioteka do przetwarzania PDF z analizą układu, OCR i inteligentną ekstrakcją tekstu.

Po ocenie ograniczeń poprzednich opcji przeszliśmy na Unstructured.io — które spełniło nasze wymagania.

Przykład:

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

elements = partition_pdf("document.pdf")
clean_text = "\n\n".join([el.text for el in elements])

Unstructured.io zapewnia doskonałą jakość ekstrakcji i radzi sobie ze złożonymi układami, z którymi inne narzędzia nie dają rady. Automatycznie czyści artefakty PDF i zachowuje strukturę dokumentu, obsługuje OCR dla zeskanowanych dokumentów i pozostaje open-source z dostępnym wsparciem komercyjnym. Jako biblioteka Pythona może być zainstalowana przez pip i używana bezpośrednio w Twoim kodzie. Dla systemów produkcyjnych wymagających przetwarzania na skalę przez API można opcjonalnie wdrożyć ją jako samodzielnie hostowaną usługę przy użyciu Docker/Kubernetes. Do najważniejszych kwestii należą zależności systemowe dla zaawansowanych funkcji (jak OCR) oraz poznanie opcji konfiguracji biblioteki. Przy złożonych PDF-ach, dużym wolumenie przetwarzania i systemach produkcyjnych ten dodatkowy wysiłek jest jak najbardziej tego wart. BetterRegulation wybrało Unstructured.io z dokładnie tych powodów.

Przeczytaj też: AI Automators w Drupalu: jak tworzyć wieloetapowe workflow AI

Jak działa Unstructured.io?

Ponieważ wybraliśmy Unstructured.io i stało się ono fundamentem naszego pipeline’u ekstrakcji, podzielę się tym, czego dowiedzieliśmy się o jego działaniu.

Jak to działa

Unstructured.io łączy wiele zaawansowanych technik w celu wyodrębnienia czystego, ustrukturyzowanego tekstu z PDF-ów. Zaczyna od analizy układu, identyfikując kolumny, nagłówki, stopki i panele boczne, a następnie ustala logiczną kolejność czytania, aby oddzielić główną treść od elementów pobocznych. Podczas ekstrakcji tekstu zachowuje strukturę dokumentu, utrzymując granice akapitów i sekcji, oraz prawidłowo obsługuje układy wielokolumnowe, z którymi prostsze narzędzia sobie nie radzą.

Biblioteka klasyfikuje każdy element tekstu jako Title, NarrativeText, ListItem, Table lub inny typ, co umożliwia selektywną ekstrakcję — możesz zdecydować się na przetwarzanie wyłącznie głównej treści, odfiltrowując szum. Pipeline czyszczący usuwa nagłówki i stopki, filtruje numery stron, oczyszcza nadmiarowe białe znaki i normalizuje łamania wierszy, produkując czytelny tekst. Przy przetwarzaniu zeskanowanych dokumentów Unstructured.io automatycznie wykrywa, kiedy potrzebne jest OCR, i stosuje je bez dodatkowej konfiguracji, radząc sobie nawet z dokumentami mieszanymi, które zawierają zarówno tekst cyfrowy, jak i zeskanowane obrazy.

Konfiguracja self-hostingu (opcjonalny serwer API)

Do podstawowego użycia wystarczy zainstalować bibliotekę Pythona poleceniem pip install unstructured. Konfiguracja Docker/Kubernetes poniżej jest potrzebna tylko wtedy, gdy chcesz uruchomić Unstructured.io jako serwer API, do którego Twoja aplikacja będzie się odwoływać zdalnie.

Docker Compose (lokalne środowisko deweloperskie):

version: '3'
services:
  unstructured-api:
    image: downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured-api:latest
    ports:
      - "8000:8000"

Uruchomienie: docker-compose up

Kubernetes (produkcja):

BetterRegulation uruchamia Unstructured.io jako pod Kubernetes:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: unstructured-api
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: unstructured-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: unstructured-api
    spec:
      containers:
      - name: unstructured-api
        image: downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured-api:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

Wymagania infrastrukturalne:

2-4 GB RAM na instancję.
1-2 rdzenie CPU na instancję.
Skalowanie horyzontalne przy większym wolumenie.

Konfiguracja dla dokumentów prawnych

Oto konfiguracja, na której się zatrzymaliśmy dla naszych złożonych dokumentów prawnych po wielu eksperymentach:

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

elements = partition_pdf(
    filename="document.pdf",
    strategy="hi_res",  # High-resolution analysis
    include_page_breaks=False,  # Don't include page break markers
    infer_table_structure=True,  # Detect and preserve tables
    ocr_languages=["eng"],  # OCR if needed
    extract_images_in_pdf=False,  # Skip images (not needed)
    model_name="yolox",  # Layout detection model
)

# Filter to main content only
main_content = [el for el in elements if el.category in [
    "Title",
    "NarrativeText",
    "ListItem",
    "Table"
]]

# Join with appropriate spacing
clean_text = "\n\n".join([el.text for el in main_content])

Wyjaśnienie kluczowych parametrów:

Ustawienie strategy="hi_res" wykorzystuje analizę najwyższej jakości, która jest wolniejsza, ale znacznie dokładniejsza dla złożonych dokumentów. include_page_breaks=False usuwa markery podziału stron, które zaśmiecałyby output. Przy infer_table_structure=True biblioteka wykrywa i zachowuje formatowanie tabel zamiast zwracać nieustrukturyzowane dane tabelaryczne. Wreszcie extract_images_in_pdf=False pomija ekstrakcję obrazów, gdy potrzebujesz tylko przetwarzania tekstu, co poprawia wydajność.

Filtrowanie i czyszczenie

Usuwanie konkretnych elementów:

# Filter out headers, footers, page numbers
filtered = [el for el in elements if el.category not in [
    "Header",
    "Footer",
    "PageNumber",
    "PageBreak"
]]

# Remove short elements (likely noise)
filtered = [el for el in filtered if len(el.text) > 10]

# Remove elements that are just page numbers or dates
import re
filtered = [el for el in filtered if not re.match(r'^Page \d+$', el.text)]
filtered = [el for el in filtered if not re.match(r'^\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4}$', el.text)]

Ten poziom kontroli był przełomem — mogliśmy precyzyjnie dostroić, jaka treść trafia do naszych modeli AI.

Integracja z pipeline’ami AI

Oto jak zintegrowaliśmy Unstructured.io z naszym workflow przetwarzania:

# Step 1: Extract clean text
def extract_pdf_text(pdf_file):
    elements = partition_pdf(
        filename=pdf_file,
        strategy="hi_res",
        include_page_breaks=False,
        infer_table_structure=True,
    )

    # Filter to main content
    main_content = [el for el in elements if el.category in [
        "Title",
        "NarrativeText",
        "ListItem"
    ]]

    return "\n\n".join([el.text for el in main_content])

# Step 2: Send to AI
def categorize_document(pdf_file):
    clean_text = extract_pdf_text(pdf_file)

    prompt = build_categorization_prompt(clean_text)

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )

    return parse_ai_response(response)

To czyste rozdzielenie ekstrakcji i przetwarzania AI znacznie ułatwiło debugowanie, gdy napotkaliśmy problemy.

Przeczytaj też: Prompt engineering do ekstrakcji danych: jak osiągnąć 95% dokładności w dokumentach prawnych

Optymalizacja outputu tekstowego

Poprawa wydajności tokenowej, jaką osiągnęliśmy, była znacząca:

Przed czyszczeniem (z artefaktami PDF):

Dokument 75-stronicowy: ~65 000 tokenów.
Zawiera: nagłówki, stopki, numery stron, markery formatowania.

Po czyszczeniu (Unstructured.io):

Ten sam dokument: ~45 000 tokenów.
30% redukcja tokenów = 30% oszczędności kosztów.

Zarządzanie oknem kontekstu:

Okno kontekstu 128K tokenów GPT-4o-mini wydawało się początkowo wystarczające. Jednak przetwarzanie 350-stronicowej ustawy przy naiwnej ekstrakcji przekraczało ten limit. Po wdrożeniu czyszczenia Unstructured.io nawet nasze największe dokumenty mieściły się komfortowo w oknie kontekstu.

Jakie są kompromisy wydajnościowe i kosztowe?

Poza jakością ekstrakcji, wybór narzędzia do przetwarzania PDF wiąże się z praktycznymi kompromisami dotyczącymi szybkości, kosztów i infrastruktury. Oto co ujawniło nasze wdrożenie produkcyjne.

Jak szybka jest ekstrakcja PDF?

Oto, co zmierzyliśmy na produkcji:

Rozmiar dokumentu	Czas ekstrakcji	Całkowite przetwarzanie
Bardzo mały (2-3 strony)	~2 sekundy	~10 sekund
Mały (10-20 stron)	~5 sekund	~15-20 sekund
Średni (50-75 stron)	~15 sekund	~30-45 sekund
Duży (100-150 stron)	~30 sekund	~1 minuta
Bardzo duży (200-350 stron)	~45-60 sekund	~1,5-2 minuty

Odkryliśmy, że ekstrakcja stanowi około 30-40% całkowitego czasu przetwarzania, a analiza AI zajmuje resztę.

Przeczytaj też: Inteligentny routing pytań dla chatbota, czyli jak obniżyliśmy koszty API AI o 95%

Ile kosztuje ekstrakcja PDF?

SaaS Unstructured.io:

0,10-0,20 USD za dokument.
Brak kosztów infrastruktury.
Płatność za użycie.

Self-hosted Unstructured.io:

Infrastruktura: ~50-100 USD/miesiąc (pod Kubernetes).
Przetwarzanie: brak opłat za dokument.
Próg rentowności: ~250-500 dokumentów/miesiąc.

Przy naszym wolumenie (200+ dokumentów/miesiąc): self-hosting szybko się zwrócił i teraz oszczędza nam pieniądze.

Przy mniejszych wolumenach (<100 dokumentów/miesiąc): SaaS byłby bardziej opłacalny.

Koszty infrastruktury

Oto nasza infrastruktura self-hosted:

2 pody Kubernetes (redundancja).
2 GB RAM każdy.
1 rdzeń CPU każdy.
Łączny koszt: ~50-70 GBP/miesiąc.

Alternatywa (AWS Lambda):

Bezserwerowe przetwarzanie Unstructured.io.
Płatność za wywołanie.
Brak kosztów bezczynności.
Dobre przy zmiennych/sporadycznych wolumenach.

Jakie wyniki osiągnęliśmy na produkcji?

Aby zwalidować nasz wybór, porównaliśmy wszystkie trzy podejścia na rzeczywistych dokumentach z naszego środowiska produkcyjnego. Różnice były znaczące.

Jak wypada jakość ekstrakcji?

Przetestowaliśmy wszystkie trzy podejścia na reprezentatywnych dokumentach z naszego produkcyjnego zbioru:

PyPDF2 (naiwna ekstrakcja):

Układy wielokolumnowe często czytane niepoprawnie.
Tekst przerywany w środku zdań.
Nagłówki, stopki i numery stron pomieszane z treścią.
Wymagany rozległy ręczny post-processing.

Bezpośrednie ChatGPT:

Lepsze niż PyPDF2, ale niespójne.
Artefakty PDF nadal obecne w wyodrębnionym tekście.
Brak kontroli nad tym, co jest uwzględniane lub filtrowane.

Unstructured.io:

Czysty, logicznie uporządkowany tekst.
Prawidłowa obsługa złożonych układów.
Nagłówki i stopki automatycznie odfiltrowane.
Minimalny post-processing.

Jak ekstrakcja wpływa na kategoryzację AI?

Jakość ekstrakcji bezpośrednio wpłynęła na wydajność kategoryzacji naszego AI:

Przy słabej ekstrakcji (PyPDF2):

Częste błędy kategoryzacji z powodu uszkodzonego lub brakującego kontekstu.
Pomylone kolumny prowadziły do przypisywania błędnych typów dokumentów.
Wymagany ręczny przegląd i korekta większości dokumentów.

Przy dobrej ekstrakcji (Unstructured.io):

Znacząco poprawiona dokładność kategoryzacji.
Większość błędów wynikała z rzeczywistej niejednoznaczności dokumentów, a nie z problemów z ekstrakcją.
Ręczny przegląd potrzebny tylko w przypadkach brzegowych.

Lekcja była jasna: lepsza ekstrakcja bezpośrednio przekłada się na lepszą dokładność AI.

Przeczytaj też: Jak poprawiliśmy precyzję odpowiedzi chatbota RAG o 40% dzięki ocenie dokumentów

Alternatywne narzędzia do ekstrakcji danych z PDF

Choć wybraliśmy Unstructured.io, kilka innych narzędzi jest wartych rozważenia w zależności od Twoich konkretnych wymagań i ograniczeń.

Adobe PDF Services API

Komercyjna oferta Adobe zapewnia wysoką jakość ekstrakcji z pełnym wsparciem korporacyjnym i dobrze radzi sobie ze złożonymi PDF-ami. Jednak jest droga (0,05-0,30 USD za stronę), nie można jej hostować samodzielnie i uzależnia Cię od ekosystemu Adobe. Rozważ tę opcję, gdy masz budżet na usługi premium i potrzebujesz wsparcia na poziomie korporacyjnym.

AWS Textract

Usługa analizy dokumentów Amazona zapewnia OCR i analizę układu, świetnie radzi sobie z formularzami i tabelami, z bezproblemową integracją AWS. Jednak staje się droga przy dużej skali, jest zoptymalizowana specjalnie pod formularze, a nie dokumenty ogólne, i wymaga infrastruktury chmurowej. Dobry wybór, jeśli już działasz na AWS i przetwarzasz głównie formularze lub faktury.

Google Document AI

Usługa przetwarzania dokumentów Google Cloud wykorzystuje zaawansowane modele ML, które dobrze radzą sobie z różnorodnymi typami dokumentów, z natywną integracją GCP. Wadą są wysokie koszty, skomplikowane struktury cenowe utrudniające planowanie budżetu oraz wdrożenie wyłącznie w chmurze. Wybierz, jeśli już korzystasz z infrastruktury GCP i potrzebujesz zaawansowanych funkcji przetwarzania Google.

Apache Tika

Ten framework open-source jest darmowy i obsługuje wiele formatów dokumentów poza samymi PDF-ami, co czyni go użytecznym w ekosystemach Java. Jednak jakość ekstrakcji jest podstawowa, wymaga infrastruktury Java, a możliwości analizy układu są ograniczone. Rozważ Tikę, gdy potrzebujesz obsługi wielu formatów dokumentów i już pracujesz w środowisku Java.

Przeczytaj też: LangChain vs LangGraph vs Raw OpenAI: jak wybrać swój stos technologiczny RAG

Kiedy używać którego narzędzia do ekstrakcji PDF

Nie ma jednego najlepszego narzędzia na każdy scenariusz. Oto praktyczny framework decyzyjny oparty na typie dokumentu i potrzebach przetwarzania.

Proste PDF-y → PyPDF2 lub pdfplumber

Dla prostych, jednokolumnowych PDF-ów ze standardowymi układami, minimalnym formatowaniem i treścią czysto tekstową — jak podstawowe raporty, notatki czy listy — PyPDF2 lub pdfplumber są w pełni wystarczające. Te darmowe, proste biblioteki radzą sobie z nieskomplikowanymi dokumentami bez wymagania złożonej infrastruktury.

Złożone PDF-y → Unstructured.io

Gdy masz do czynienia z układami wielokolumnowymi, tabelami i wykresami, nagłówkami i stopkami wymagającymi filtrowania, mieszanym formatowaniem lub sytuacjami, w których wysoka dokładność jest kluczowa, Unstructured.io jest oczywistym wyborem. Dokumenty prawne, specyfikacje techniczne i artykuły naukowe należą do tej kategorii, a Unstructured.io zapewnia najlepszą jakość ekstrakcji w tych złożonych przypadkach.

Zeskanowane dokumenty → Unstructured.io z OCR

PDF-y oparte na obrazach, wymagające przetwarzania OCR o zmiennej jakości — takie jak zeskanowane umowy czy dokumenty historyczne — potrzebują wbudowanych możliwości OCR Unstructured.io. Biblioteka automatycznie wykrywa zeskanowaną treść i stosuje OCR bez ręcznej interwencji.

Formularze i faktury → AWS Textract

Ustrukturyzowane formularze z parami klucz-wartość i danymi tabelarycznymi, jak faktury, wnioski czy standardowe formularze, to domena AWS Textract. Usługa jest specjalnie zoptymalizowana pod przetwarzanie formularzy i dostarcza doskonałe wyniki dla tego typu dokumentów.

Prototypy → bezpośrednie ChatGPT

Dla szybkich rezultatów przy niskim wolumenie i stosunkowo prostych dokumentach wysyłanie PDF-ów bezpośrednio do ChatGPT API jest najszybszą drogą. To najprostsza implementacja, idealna do prototypowania, zanim zainwestujesz w bardziej zaawansowaną infrastrukturę ekstrakcji.

Chcesz usprawnić swój pipeline przetwarzania PDF?

To case study opiera się na naszej rzeczywistej implementacji dla BetterRegulation, gdzie zbudowaliśmy pełny pipeline ekstrakcji PDF przy użyciu Unstructured.io, osiągając 30% redukcję tokenów i znacząco poprawioną dokładność kategoryzacji AI. System przetwarza ponad 200 dokumentów miesięcznie na produkcji, dostarczając spójne wyniki.

Zainteresowany budową podobnego rozwiązania dla Twojej platformy? Nasz zespół specjalizuje się w tworzeniu produkcyjnych pipeline’ów przetwarzania dokumentów AI, które łączą jakość ekstrakcji, efektywność kosztową i skalowalność. Obsługujemy wszystko — od konfiguracji Unstructured.io i wdrożenia na Kubernetes po niestandardowe pipeline’y ekstrakcji i integrację z AI. Odwiedź stronę naszych usług rozwoju sztucznej inteligencji, by zobaczyć, w czym możemy Ci pomóc.