Критическая роль интеллектуальной обработки документов для ИИ-агентов

Документы лежат в основе каждого бизнес-процесса. Традиционно бизнес полностью зависел от людей для понимания и обработки документов, прежде чем подход эволюционировал с включением ИИ и автоматизации. С появлением ИИ-агентов — программных сущностей на базе ИИ, способных планировать, работать и принимать решения автономно — документоориентированные процессы теперь могут быть автоматизированы сквозным путем, освобождая людей для более важных задач.

Однако ИИ-агенты сталкиваются с проблемами согласованности и масштаба. Типичные ИИ-агенты хорошо работают, когда нужно понять и обработать небольшое количество простых документов. Но точность и производительность деградируют на предприятийном масштабе — сотни, тысячи или даже миллионы. Кроме того, сложные документы — содержащие встроенные таблицы, графики, выведенные значения — могут быть реальной проблемой для агентов.

В этом блоге я объясню, почему возможности интеллектуальной обработки документов (IDP) — недостающий кусочек в агентной автоматизации документоориентированных процессов. Покажу, как IDP позволяет ИИ-агентам понимать и обрабатывать корпоративные документы — последовательно, точно, в скорости и масштабе.

Как IDP усиливает агентную автоматизацию?

ИИ-агенты похожи на реальных работников: им нужно много разных инструментов для хорошей работы. Агенты должны вызывать конкретный «инструмент» при встрече со сложным документом или эскалировать к человеку, если инструмента нет.

Агенты наиболее эффективны, когда используют инструменты, настроенные под конкретную задачу. Можно дать документ агенту и надеяться, что он извлечет правильные данные каждый раз. Но лучший вариант — тонко настроить экстрактор и позволить агенту использовать его как инструмент высокой точности для задачи.

Именно здесь вступает в игру IDP.

IDP-решения, как UiPath IXP (Intelligent Xtraction & Processing), предоставляют важные возможности обработки документов, которых не хватает агентам. Они обычно:

• Выдают согласованные структурированные данные для использования в автоматизациях
• Предлагают инструменты для измерения точности и прецизии ИИ-моделей, сбора ground-truth данных, сравнения версий моделей
• Предоставляют методы быстрой итерации и улучшения производительности модели и тонкой настройки на уровне отдельного поля
• Обеспечивают версионирование моделей, схем, промптов и т.д.

Вы можете увидеть, как IDP последовательно и надежно извлекает важные данные даже из самых сложных типов документов в этом демо:

Агенты используют IDP как инструмент для точного понимания и обработки сложных документов в структурированные, согласованные данные. Затем легко для агентов использовать свои рассуждающие способности для использования выходных данных IDP и завершения остального рабочего процесса.

IDP — жизненно важный инструмент в наборе любого агента, которому нужно обрабатывать документы как часть рабочего процесса. Он снижает потребность в ручном просмотре документов и гарантирует, что документоориентированные процессы могут работать плавно и в значительной степени автономно.

Можно ли использовать большие языковые модели для обработки документов?

IDP-решение — один из нескольких инструментов, которые ИИ-агент может вызвать для выполнения сквозного документоориентированного процесса. Но можно ли заменить IDP-«инструмент» большой языковой моделью (LLM) вроде ChatGPT или Claude?

ИИ-модели обычно требовали значительного предварительного обучения с ручной аннотацией множества документов сотрудниками. Однако последние LLM показали сильную производительность в небольших кейсах, используя нативное понимание и рассуждения для извлечения правильных данных без обучения. Однако крупные предприятийные процессы требуют гораздо большей строгости и надежности.

IDP-решения — это больше, чем просто LLM. В конце концов, сильный экстрактор данных — лишь один компонент полного IDP-решения. Предприятия также должны учитывать:

• Оцифровку
• Классификацию
• Разделение пакетов и больших документов
• Извлечение (шаблонное, ML, генеративный ИИ)
• Тонкую настройку
• Валидацию данных и обучение с подкреплением
• Хостинг моделей
• Интеграцию систем и обработку рабочих процессов
• Контроль доступа
• Безопасность
• Управление и соответствие

LLM отличаются в творческой, неструктурированной работе, но борются за поддержание точности в долгосрочной перспективе. Если агент вызывает LLM для извлечения конкретной информации из сложного документа, он может удаться в первых попытках. Но ошибки неизбежны. Он может галлюцинировать неверный вывод, и без возможностей мониторинга у вас нет способа узнать без ручного просмотра каждого документа. На этом этапе вы можете так же обрабатывать их все вручную.

Также сложно получить согласованные структурированные выходы от LLM. Обычно требуется много часов проб и ошибок в промпт-инженерии, и даже тогда нет гарантии, что модель не галлюцинирует или не отклонится от запрошенного выхода.

Чат-ориентированные LLM идеальны для ад-хок использования, но «из коробки» не дают уверенности или надежности, которые предприятию нужны для высокообъемной повторяемой извлечения без значительной настройки. Они отличаются в задачах с большой гибкостью и неопределенностью, где не всегда нужен согласованный выход. Но когда вы в бизнес-контексте обрабатываете тысячи документов для одной и той же цели, вам действительно нужны надежные, повторяемые и структурированные выходы. Вызов — превратить модели, недетерминированные по своей природе, в более детерминированные и предсказуемые инструменты для повторяемых процессов.

UiPath IXP: обеспечение агентного извлечения данных

Последние IDP-решения используют одну или несколько LLM в ядре. Это может включать внешние LLM, но также, что важнее, специализированные LLM вроде UiPath Helix Extractor 1.0. Эти LLM специально обучены для извлечения данных из специфических форматов: сложных документов и коммуникаций. Последние IDP также предоставляют множество инструментов, интеграций и возможностей для увеличения согласованности и надежности выходов далеко за пределами того, что может сделать одиночная LLM.

UiPath IXP объединяет лучшее от силы и гибкости LLM с предприятийными контролями и рельсами IDP. С одной стороны, IXP позволяет начать обработку сложных документов сразу и с минимальным промптингом. В то же время мы предоставляем много инструментов для определения структурированного выхода, который вы хотите от модели последовательно. Эти качества делают IXP идеальным инструментом для ИИ-агентов.

IXP предоставляет inference-first процесс обучения. Никакого обучения или промпт-инженерии не требуется для точного извлечения полезных данных из сложных неструктурированных документов прямо из коробки. Вместо этого пользователи просто дают инструкции (как промпт) модели о том, что извлекать и как это выглядит в документе. Это позволяет IXP быстро разворачиваться в агентных процессах. Агенты или пользователи просто предоставляют инструкции (как промпт) модели о том, что извлекать и как это появляется в документе.

Пока взаимодействие с UiPath IXP похоже на опыт LLM, за кулисами происходит много пред- и пост-обработки для обеспечения согласованного выхода данных. Сильный контроль над схемой этих генеративных моделей также предоставлен. Мы позволяем создавать свои «группы полей», указывая точную информацию для извлечения. Выход — в точном формате, нужном ИИ-агентам для использования полученных структурированных данных для выполнения документоориентированных процессов и создания ценности.

Наконец, UiPath IXP учитывает ошибки ИИ-моделей, предоставляя точные контролы для обеспечения точности выходов. UiPath IXP делает валидацию легкой через наш новый Validation Experience. Наши модели дают оценки уверенности для каждого предсказания, которые в комбинации с другими бизнес-проверками могут использоваться для запуска ручных проверок при необходимости. Таким образом, неопределенные предсказания проверяются и корректируются людьми в цикле, гарантируя, что ИИ-агенты работают с высококачественными, точными данными из документов.

По этим причинам IXP будет нативным инструментом в UiPath Agent Builder, нашем едином инструменте для построения, тестирования и развертывания ИИ-агентов по всему предприятию. При построении своего ИИ-агента пользователи могут добавить IXP в «инструментарий» агента, позволяя ему легко использовать правильную возможность для задач обработки документов, будь то структурированные, полуструктурированные или сложные и неструктурированные. Предприятия, использующие UiPath Agent Builder и IXP, могут быстро поднять мощные автоматизации документоориентированных процессов, точно настроенные под их бизнес-потребности.

Резюме

Агентная автоматизация позволяет автоматизировать сложные бизнес-процессы, но их эффективность зависит от доступа к надежным структурированным данным — особенно когда задействованы документы.

IDP предоставляет идеальное решение, позволяя агентам интерпретировать и действовать на документах с согласованностью, точностью и контролем. UiPath IXP улучшает стандартную производительность LLM, комбинируя гибкий ИИ с предприятийной валидацией, контролем схемы и интеграцией. Оснащая агентов IXP, вы устраняете необходимость в сложной промпт-инженерии и предварительном обучении, и позволяете агентам извлекать ценность из ваших документов с точностью и детерминизмом.

По мере масштабирования агентной автоматизации в документо-тяжелых процессах IDP будет жизненно важным инструментом в наборе агента для обеспечения надежности и надежности. Чтобы увидеть, как UiPath объединяет ведущие возможности IDP с агентной автоматизацией, погрузитесь глубже в UiPath IXP.