Cum să extrageți datele structurate din PDF folosind ChatGPT și .NET
Desbloquează automatizarea avansată și fluxurile de lucru cu AI în aplicațiile .NET prin extragerea datelor structurate (cum ar fi tabele, formularele sau entitățile) din PDF-uri și convertirea acestora în formate ușor de citit pe mașină.
Introducere
Extracția structurată a datelor din documentele PDF este o cerință critică pentru inteligența de afaceri, rapoartele și scenariile de automatizare. În timp ce Aspose.PDF.Plugin permite extragerea textului robust în .NET, asocierea cu ChatGPT vă permite să parsați, categorizați și formatarea informațiilor ca JSON, CSV sau obiecte de domeniu.
Cazuri de utilizare obișnuite:
- Extracția de date de factură pentru automatizarea contabilă
- Tablouri de parcare din documente de cercetare
- Transformarea formularelor scanate în înregistrări structurate
Pasul 1: Extrageți conținut text sau tabel din PDF
Începeți cu utilizarea TextExtractor
sau, pentru datele tabelului, opțiuni specializate în Aspose.PDF.Plugin.
using Aspose.Pdf.Plugins;
var inputPath = @"C:\Docs\invoice.pdf";
var extractor = new TextExtractor();
var options = new TextExtractorOptions();
options.AddInput(new FileDataSource(inputPath));
var resultContainer = extractor.Process(options);
string rawText = resultContainer.ResultCollection[0].ToString();
Step 2: Pregătiți și trimiteți Prompte la ChatGPT
Puteți instrui ChatGPT să parse și să returneze datele într-un format structurat, cum ar fi JSON sau CSV.
string apiKey = "YOUR_OPENAI_API_KEY";
string prompt = $"Extract the following invoice data as JSON: {rawText}";
// Use HttpClient as in previous examples
Sfaturi pentru rezultate mai bune:
Utilizați prompturi clare și explicite: “Extrați o tabelă de descrieri de articole, prețuri și totale ca JSON.”
Pentru PDF-uri mari, extrageți și trimiteți text în segmente logice (de exemplu, o tabelă la un moment dat).
Pasul 3: Parsați și validați ieșirea AI
După ce ați primit răspunsul ChatGPT, parsați datele structurate folosind un parser JSON (sau CSV):
// Assume jsonData is a JSON string received from ChatGPT
var structuredData = JsonConvert.DeserializeObject<List<InvoiceItem>>(jsonData);
public class InvoiceItem
{
public string Description { get; set; }
public decimal Price { get; set; }
public int Quantity { get; set; }
public decimal Total { get; set; }
}
Etapele de validare:
- Verificați tipurile de date valabile (numeroase, date etc.)
- Datele incomplete/ambigu pentru revizuire
Pasul 4: Salvați sau utilizați datele extrase
- Stocați rezultatele structurate într-o bază de date, un fișier Excel sau un sistem de prelucrare downstream.
- Opțional, utilizați Aspose.PDF.Plugin’s TableGenerator pentru a injecta date structurate înapoi într-un rezumat PDF sau raport.
Scenariile avansate și rezolvarea problemelor
Extracție de batch:
Mergi prin mai multe PDF-uri și agregezi datele structurate din toate documentele.
Combinarea OCR:
Pentru PDF-urile scanate, utilizați mai întâi plug-inele OCR înainte de extragerea textului.
Răspunsuri la greșeală:
Căutați și înregistrați erorile API, răspunsurile JSON inadecvate și fragmentele neconstrucționate.
Cele mai bune practici pentru precizie și conformitate
- Pre-curăți textul PDF înainte de a trimite la ChatGPT pentru a elimina titluri/footere.
- Evitați să trimiteți documente sensibile, cu excepția cazului în care se utilizează puncte sigure/autorizate de AI.
- Pentru extragerea datelor critice, utilizați o etapă de validare post-procesare.
FAQ: Extracția structurată a datelor cu ChatGPT
**Q: Ce tipuri de date structurate pot extrage din PDF-uri?**A: Tabele, liste, câmpuri denumite și modele regulate (cum ar fi datele, cantitățile, ID-urile).
**Q: Poate această metodă să proceseze mai multe PDF-uri la un moment dat?**A: Da, este susținută extracția de batch – treceți prin setul PDF și agregati rezultatele.
**Q: ChatGPT este întotdeauna corect cu tabele și numerele?**A: Pentru cele mai bune rezultate, utilizați puncte precise și validați toate rezultatele din cod.