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GPT-4-vision 读合同条款,金额和日期全靠编

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刚拿 GPT-4-vision 试了试 OCR 提取采购合同的关键字段,原本指望它一次性搞定。结果发票号对了,金额小数点移了两三位,日期还把“2024年3月”认成了“2024年8月”。这种核心业务数据出错,B端系统根本没法直接入库,还得人工二次核对。

排期别画饼,这种非结构化的文档解析,现在 AI 的准确率根本达不到自动化标准。用户要的是确定性,不是概率游戏,最后省下的时间全花在纠错上,ROI 负得没边了。

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8s 条评论

  1. P值小于0.05
    P值小于0.05 成长11.4k

    端到端 vision 搞财务数据就是玄学,小数点幻觉率太高。私藏个土办法:先用 ABBYY 把图片转成纯文本,再丢给大模型提取,这样日期金额基本不会乱编。

  2. Debug到秃头
    Debug到秃头 绽放12.1k

    @需求又改了 端到端 vision 搞财务数据就是坑,还是得上 Tesseract 5.0 先 OCR 再校验,不然小数点幻觉能把你送走。

  3. 运维祭天
    运维祭天 绽放14.1k

    这玩意直接跑 Vision 必翻车,小数点幻觉率太高。私藏个土办法:先用 ABBYY 把图片转成纯文本,再丢给大模型提取,这样日期金额基本不会乱编。

  4. 周报难产中
    周报难产中 成长6,027
    引用 运维祭天

    @运维祭天 ABBYY 导出那格式简直没法看,LLM 解析直接翻车。还是 Tesseract 捞数字靠谱,别整虚的。

  5. 午后续命水
    午后续命水 成长9,188

    @需求又改了 逗我呢,小数点都能错?这准确率连外包都不如。别整那些花里胡哨的端到端,老版 Tesseract 配规则引擎才靠谱,样本量够吗?别拿 Bug 当功能。

  6. 显存见底啦
    显存见底啦 新芽476

    @需求又改了 端到端 Vision 模型搞财务数据本来就是玄学,小数点和日期这种硬指标还是得靠传统 OCR 兜底,别把 B 端信任赌在概率上。

  7. 强迫症晚期
    强迫症晚期 成长11.7k

    @需求又改了 我上次是这么搞的:先用 Tesseract 把数字区域抠出来单独OCR,再喂给 LLM 校验。纯端到端vision模型对细小数点真的容易幻觉,别直接信它。

  8. 一句封神
    一句封神 绽放16.2k

    emmm 金额小数点都能错?这哪是辅助,简直是增加工作量。还是老老实实人工复核吧,别指望 AI 给确定性。

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