Document AI

Utilisez Document AI Workbench pour automatiser la saisie des données en extrayant les données structurées de vos documents. Parmi les cas d'utilisations classiques figurent les services de courrier, les chantiers navals, les services de traitement des prêts hypothécaires, l'approvisionnement, etc. Utilisez ces données pour prendre des décisions commerciales plus efficaces.

Essayer l'extracteur personnalisé.

Vous pouvez désormais extraire des métadonnées à partir de documents directement dans une table d'objets BigQuery. Joignez facilement les données analysées à d'autres tables BigQuery pour combiner les données structurées et non structurées. Vous accédez ainsi à une analyse complète des documents.

Cliquer ici pour en savoir plus sur l'intégration de BigQuery et Document AI.

Attribuer des catégories ou des classes aux documents au fur et à mesure de leur intégration dans un processus métier facilite la gestion, la recherche, le filtrage ou l'analyse. Le séparateur et le classificateur personnalisés utilisent le machine learning pour prédire et classer avec précision des documents individuels ou plusieurs documents à l'intérieur d'un fichier. Utilisez ces produits pour améliorer l'efficacité des processus documentaires.

En savoir plus et essayer le séparateur et le classificateur personnalisés.

Les clients SaaS et les éditeurs partenaires indépendants peuvent améliorer et développer rapidement leurs solutions de traitement de documents grâce à l'IA générative. À l'aide d'un simple point de terminaison pour des prédictions d'API et d'un format de réponse de document, les clients peuvent améliorer leurs applications documentaires.

Grâce à Enterprise Document OCR, les utilisateurs peuvent créer de la valeur à partir de contenu d'archives, qui serait autrement inutilisable pour l'entraînement de modèles de machine learning. La reconnaissance optique des caractères permet d'extraire du texte à partir de documents, de tracés, de rapports et de présentations numérisés avant de l'enregistrer dans un espace de stockage cloud ou un entrepôt de données. Utilisez ces résultats issus de la reconnaissance optique des caractères haute qualité pour accélérer vos initiatives de transformation numérique, telles que l'entraînement de modèles de ML spécifiques à votre entreprise.

Capturez des informations sur des documents pour les nouveaux frameworks et architectures d'IA générative. En combinant la reconnaissance optique des caractères et l'API PaLM de Vertex AI, les utilisateurs peuvent extraire des données précieuses à partir de documents pour créer des expériences de questions/réponses reposant sur les documents, effectuer des comparaisons de documents automatisées ou même générer de nouveaux documents.