在当今数字化时代，企业每天都会产生和处理大量的文档数据。然而，这些文档中的 80% 以上都是非结构化文本，如邮件、报告、合同等，缺乏明确的字段分隔，语法和语义结构复杂，包含大量噪声，且上下文依赖性较强。如何从混乱无序的文档中高效地提取有价值的数据，实现数据的清晰化和结构化，成为众多企业亟待解决的问题。
大模型技术的出现，为这一难题带来了创新的解决方案。以达观数据的达观 IDP 智能文档审阅系统为代表，借助先进的自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）、计算机视觉（CV）等技术，融合大模型强大的语义理解和生成能力，能够自动化地构建抽取规则图谱，将非结构化和半结构化的文档数据转化为结构化的、易于分析和利用的数据资产。接下来，让我们深入了解达观 IDP 智能文档审阅系统是如何通过大模型实现这一关键转变的。
一、达观 IDP：智能文档处理的前沿平台
达观 IDP（Intelligent Document Processing）是达观数据自主研发的智能文档处理平台，在金融、制造、通信、法律、审计、媒体、银行、政府等多种文字密集型行业广泛应用，为企业提供了高效、智能的文档处理解决方案。该平台融合了多种前沿技术，其核心优势在于强大的跨格式解析能力和大模型赋能的智能抽取技术，能够有效提升文档处理的效率和准确性。
达观 IDP 采用先进的 OCR 识别和 NLP 技术，能够对多种格式的文档进行高效解析。无论是常见的 PDF、Word、Excel，还是扫描件、图片等，都能快速准确地提取其中的文字信息，并将其转换为计算机可理解的文本格式。该技术对不同格式文档具有极高的兼容性，即便面对复杂的文档环境，如存在印章遮盖、透视变形、水印干扰、模糊噪点或手写体等情况，也能确保准确提取信息。通过对文档的解析，为后续的信息抽取和处理奠定了坚实的基础。
二、大模型赋能信息精准抽取
大模型技术赋予了达观 IDP 强大的语言理解和生成能力，使其能够深入理解文档内容，实现精准的信息抽取。通过自然语言处理和深度学习算法，系统不仅能够识别文档中的实体信息，如人名、公司名、日期、金额等，还能够理解文本之间的语义关系，从而在复杂的文本数据中提取出最有价值的信息。例如，在合同文档中，能够准确识别合同双方的权利义务条款、付款方式、违约责任等关键信息；在财务报告中，快速定位并抽取营收数据、成本构成、利润指标等重要内容。
为了更好地适应不同行业和场景的文档抽取需求，达观 IDP 采用了统一信息抽取（UIE）框架。通过设置不同的抽取类型 Schema，利用 UIE 端到端生成结构化结果的思想，实现了单模型多任务的抽取效果。这一框架不仅支持实体抽取任务，还能够完成关系抽取、元素抽取等复杂任务，避免了不同任务类型网络结构差异导致的数据和预训练模型复用受限问题，大大提高了系统的灵活性和适应性。
三、自动化构建抽取规则的实现路径
在理解了达观 IDP 智能文档审阅系统的技术基础后，我们进一步探究其如何利用大模型自动化构建抽取规则图谱，将无序的文档数据转化为有序的结构化数据。
（一）数据收集与清理
达观 IDP 在数据处理层面，广泛收集各类数据资源。一方面，从大量公开网站上收集金融财经新闻公告等数据，这些数据具有广泛的代表性和实时性；另一方面，结合自身在长期业务实践中积累的丰富金融领域文本数据。收集到的数据需要经过严格的数据清理流程，去除重复、错误、不完整或无关的数据，以确保数据的质量和可用性。经过数据清理后，得到数百万条高质量的预训练文本数据，这些数据将作为大模型学习和训练的重要素材。
（二）模型设计与训练
在模型设计层面，达观通过在大规模的文本数据上进行训练，模型能够学习到丰富的语言知识和语义理解能力。为了进一步提升模型在特定领域的表现，达观 IDP 针对金融等行业的特点和需求，对预训练模型进行了调优。经过大量的实验和测试发现，使用迭代后调优后的预训练语言模型在各个金融领域的下游任务中，效果普遍提升 2 – 3%。这种针对特定领域的模型训练和优化，使得达观 IDP 能够更好地理解和处理行业相关的文档数据，提高信息抽取的准确性和效率。
（三）抽取规则自动生成
基于训练好的大模型，达观 IDP 能够根据文档的内容和结构，自动生成抽取规则。大模型通过对大量文档的学习，掌握了不同类型文档中信息的呈现规律和语义关系。当面对新的文档时，模型能够快速分析文档的特征，识别出关键信息所在的位置和类型，并生成相应的抽取规则。例如，在处理一份采购合同文档时，模型能够自动识别出合同编号、供应商名称、采购物品清单、价格条款、交货日期等关键信息，并生成针对这些信息的抽取规则，确定如何准确地从文档中提取这些信息。这种自动化生成抽取规则的方式，大大减少了人工制定规则的工作量和时间成本，同时提高了规则的准确性和适应性。
（四）规则图谱构建与优化
抽取规则生成后，达观 IDP 将这些规则整合构建成抽取规则图谱。规则图谱以图形化的方式展示了不同文档类型中各类信息的抽取规则及其相互关系，形成了一个有机的整体。系统会根据新文档的反馈信息，自动调整和更新抽取规则，确保规则图谱始终能够准确地适应各种文档处理场景。例如，如果在后续处理采购合同文档时发现某个新的条款经常被遗漏或错误提取，系统会自动分析原因，并对相应的抽取规则进行调整和优化，将新的规则纳入规则图谱中，从而不断提升系统对文档数据的处理能力。
四、智能校验保障数据质量
为了确保抽取的数据准确无误，达观 IDP 利用大模型技术实现了智能校验功能，为文档处理的质量提供了有力保障。
达观 IDP 的智能校验功能能够对抽取的信息进行全面的准确性检测。通过与预先设定的标准和规则进行比对，检查抽取的数据是否符合预期的格式、范围和逻辑关系。对于合同文档中的条款抽取，系统会检查关键条款是否完整、准确，条款之间的逻辑关系是否合理。如果发现抽取的数据存在错误或异常，系统会及时发出警报，并提供详细的错误信息，以便用户进行核实和修正。
除了准确性检测，智能校验功能还能够识别潜在的异常情况。当处理新的文档时，如果抽取的数据出现与正常模式明显不符的情况，系统能够敏锐地识别出来。对于检测到的错误和异常，系统会自动分析原因，并对抽取规则和模型进行调整和优化。如果是由于抽取规则不完善导致的错误，系统会自动更新规则图谱，完善相应的抽取规则；如果是模型在某些特定场景下的理解偏差，系统会利用新的数据对模型进行再次训练，提高模型的准确性和适应性。
在数字化转型的浪潮中，非结构化文本数据的处理和利用已成为企业提升竞争力的关键因素。达观数据的达观 IDP 智能文档审阅系统凭借大模型技术的强大赋能，实现了非结构化文本的高效解析、信息的精准抽取以及抽取规则图谱的自动化构建，同时通过智能校验确保了数据的质量。这一创新的解决方案为企业提供了从文档混乱到数据清晰的有效路径，帮助企业充分挖掘文档数据的价值，提升业务效率和决策的准确性，在激烈的市场竞争中抢占先机。随着大模型技术的不断发展和应用，相信达观 IDP 将在更多领域发挥更大的作用，为企业的数字化转型注入源源不断的动力。
