So verwenden Sie die KI-Automatisierung, um Informationen aus einem Bild in Timetonic zu extrahieren.
Automatisieren Sie die Analyse und Extraktion von Anhängen mit der KI-Automatisierung von Timetonic.
Diese Funktion erleichtert die Datenintegration für die Verwaltung von Spesenabrechnungen oder Visitenkarten und viele andere spezifische Anwendungsfälle.
Bevor Sie beginnen, können Sie sich, falls Sie die KI-Automatisierung in Timetonic zum ersten Mal verwenden, das Einrichtungsvideo direkt darüber ansehen.
Schauen wir uns dies gemeinsam im Detail an.
Hier sehen Sie, was wir tun können, sobald die Konfiguration der Bildextraktion eingerichtet ist.
Ich habe gerade einen Anhang eingefügt, also meine Spesenabrechnung.
Ich werde mein Formular validieren und die KI wird sich um die Analyse meines Dokuments kümmern und daher die Informationen, den Preis, das Datum und die Kategorisierung angeben.
Los geht's.
Ich bin in der Tabelle, in der ich Daten aus einem Anhang verarbeiten möchte.
Ich gehe auf Automatisieren, dann Automatisieren mit Timetonic plus LIA und füge eine Automatisierung hinzu.
Ich gebe dieser Automatisierung einen Namen.
Ich gebe ihr einen Auslöser, der sagt, wann sie den Anhang erhält, indem ich eine zusätzliche Bedingung sicherstelle, die besagt, dass das Feld nicht leer ist.
Und ich füge die Automatisierung hinzu und wähle die AI von ChatGPT.
Ich gelange in das Konfigurationsfenster von ChatGPT.
Ich zeige es nicht im Tutorial, ich habe vorher den API-Schlüssel von meinem ChatGPT integriert, und Sie können, wie ich sagte, die Informationen aus dem Konfigurationstutorial dieses Fensters finden.
Gehen wir direkt zur Beschreibung der Rolle über, die wir Lia geben werden.
Ich sage ihr, dass Sie ein OCR-Experimentiersystem sind, das es erlaubt, Informationen aus einem Spesenbericht zu extrahieren.
Sie hat also ihre Rolle.
Ich gebe ihr dann die Frage oder besser gesagt eine Eingabeaufforderung.
Und hier sage ich ihr, wie sie die Ausführung dieser Extraktion analysieren wird.
Extrahieren Sie also aus dem als Anhang bereitgestellten Spesenbericht so viele Informationen wie möglich im JSON-Format mit den folgenden Eigenschaften.
Bitte lesen Sie Ihr Ergebnis gut durch und vergleichen Sie es mit dem Originalbild, um Fehler zu vermeiden.
Ich gebe ihr die Informationen, die sie in meinem Anhang finden wird.
Beschreibung, benennen Sie diese Spesenabrechnung in zwei Worten mit den Elementen, die Sie finden.
Detail, finden Sie Informationen auf der Spesenabrechnung und interpretieren Sie den Kontext in fünf Worten.
Beispiel, Mittagessen mit potenziellem Kunden, um das Projekt zu besprechen, Seminar.
Ich bitte sie, den Gesamtbetrag zu finden.
Ich bitte sie, das Datum und die Uhrzeit zu finden und gebe ihr das zu verwendende Format vor.
Ich gebe ihr die Kategorien vor.
Definieren Sie mit den Elementen aus dem Bild eine Kategorie unter diesen: Ausrüstung, Mahlzeiten, Ausflüge, Transporte, Gesundheit und andere.
Kategorisierung im Multiple-Choice-Verfahren.
Ich wähle dann hier die Spalte des Anhangs, die die Quittung ist. Für das Antwortformat wähle ich die JSON-Verarbeitung, damit die Eigenschaftswerte in den Zielfeldern gespeichert werden, die wir gleich konfigurieren werden.
Ich gebe wieder den Namen der Elemente an, die es im Anhang finden soll, und verbinde ihn mit dem entsprechenden Feld, in das es die Informationen einfügen soll.
Und so gehe ich für alle Elemente vor, die ich aus dem Anhang extrahieren möchte.
Sie hätten diese Spalten vorher genau definiert, um sie in Ihrer Automatisierung zu berücksichtigen.
Die Durchführung eines zweiten Test-Konto, um seine Wirksamkeit zu testen, und es ist auch der Fall Wir nennen in der Kategorisierung der Transport ein Zugticket, wir bestimmen, welche Art von Reise, Kosten, Datum und Uhrzeit, wenn Sie dieses Tutorial für Ihren spezifischen Bedarf zu reproduzieren, sondern dass das Ergebnis der KI nicht bringen Sie Zufriedenheit, iterieren auf die Aufforderung, indem Sie Änderungen, bis Sie das gewünschte Ergebnis zu erhalten.
Sie werden verstanden haben, dass diese Entwicklung, die KI und den Code der Antenne Tonic kombiniert, um Daten aus einem Bild zu extrahieren, das die Verwaltung für unendlich viele spezifische Fälle optimiert.
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