标签: 数据提取 (4 篇)

大语言模型做光学字符识别降低了错误率，但错误从明显的乱码变成了隐蔽的幻觉，传统验证工具失效，需要新的评估和架构思路。

文章深入剖析了从文档中提取表格数据的技术挑战，指出这远比普通文本OCR复杂，需要检测、结构识别和数据提取三个核心阶段协同工作。

LlamaIndex的博客文章指出，企业90%的数据是非结构化的，现代AI技术栈（NLP、NER、LLM）能将这些文档转化为可查询的结构化信息，释放巨大商业价值。

单次提取在复杂文档中易出错且无法自查，而深度提取通过多智能体循环验证，将准确率从80%提升至99%以上，是生产级应用的关键。