Integración de LLM
La combinación de una plataforma de procesamiento inteligente de documentos (IDP) específica con la flexibilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) le permite ir más allá de la extracción de datos estándar. Este enfoque híbrido permite funciones avanzadas como la síntesis, el razonamiento contextual y la comunicación automatizada. Integrar un LLM de su elección con el IDP le permite mejorar sus flujos de trabajo de documentos existentes, manejar contenido no estructurado con mayor precisión y alcanzar nuevos niveles de eficiencia, todo ello en un entorno seguro, controlado y escalable.
La integración de un LLM con sus flujos de trabajo de procesamiento de documentos ofrece importantes ventajas operativas y acelera su camino hacia la automatización inteligente.
Vaya más allá de la simple extracción de datos. Utilice LLM para interpretar la información extraída, comparar valores con las normativas o normalizar los datos de acuerdo con códigos y clasificaciones específicos del sector.
Active acciones de seguimiento inteligentes basadas en el contenido de los documentos. Por ejemplo, un LLM puede redactar automáticamente un correo electrónico profesional para un proveedor si la plataforma IDP identifica discrepancias en una factura.
Procese grandes volúmenes de texto no estructurado haciendo que un LLM genere resúmenes concisos. Esto permite a sus equipos evaluar perfiles de candidatos, revisar cláusulas legales o analizar informes de manera más eficiente.
Aproveche las funciones creativas de los LLM para crear prototipos rápidamente y manejar contenido muy variable o no estructurado en el que las reglas deterministas pueden resultar insuficientes.
La integración de un LLM en su flujo de trabajo de procesamiento de documentos de ABBYY es un proceso sencillo. Nuestra arquitectura abierta le permite traer su propio LLM (OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Mistral AI, etc.) a para mejorar las tareas de extracción, validación y posprocesamiento, lo que le garantiza lo mejor de ambos mundos: la estructura del IDP y la flexibilidad de la IA generativa.
Utilice la plataforma específica de ABBYY para realizar la clasificación inicial de documentos, la segmentación y la extracción de datos. Esto genera una base fáctica estructurada y precisa a partir de sus documentos.
Envíe los datos extraídos y estructurados, o bien segmentos específicos del documento, al LLM que haya elegido a través de un conector predefinido o una llamada a la API. Este enfoque específico minimiza el uso de tokens y el coste, al tiempo que reduce el riesgo de alucinaciones.
Aproveche el resultado del LLM para tareas posteriores, como el enriquecimiento de datos, la generación de resúmenes o la redacción de comunicaciones, todo ello coordinado dentro de su flujo de trabajo automatizado.
Descubra cómo Ashling desarrolló una solución innovadora utilizando ABBYY Vantage y GPT-4 Turbo para automatizar el procesamiento de 30 000 contratos de arrendamiento al año para una franquicia mundial de comida rápida, y con una precisión del 82 %.
En esta guía desglosaremos la diferencia entre los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los modelos de lenguaje pequeños (SLM, ambos por sus siglas en inglés) y analizaremos por qué elegir el modelo adecuado, combinado con datos de alta calidad, es clave para aprovechar todo el potencial de la IA para su negocio.
Cuando se utilizan conjuntamente un LLM y Document AI, las fortalezas de uno compensan las limitaciones del otro. Descubra cómo en este artículo.
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Mejora de la imagen 
Intervención humana (HITL) y aprendizaje continuo 
Salida de datosLa introducción de documentos desde múltiples canales, como dispositivos móviles, correo electrónico, carpetas compartidas, escáneres de red y conexiones directas a sistemas empresariales mediante API o conectores preintegrados, garantiza una integración perfecta en sus flujos de trabajo, independientemente de cómo entren los documentos en su organización. Esta flexibilidad permite ajustarse eficazmente a diversos procesos de negocio, adaptándose a sus necesidades específicas y agilizando las operaciones desde todos los puntos de entrada.
La calidad de las imágenes de los documentos puede variar significativamente debido a problemas como la mala iluminación y las distorsiones de las cámaras de los móviles, o bien porque las imágenes se acompañen de múltiples elementos auxiliares, como fondos estampados, marcas de protección, marcas de campo, líneas y guías, que ocultan la información importante.
Los algoritmos de mejora de imágenes de ABBYY basados en IA optimizan cada imagen para una extracción de datos precisa. La IA corrige las distorsiones y separa el texto del fondo, limpiando incluso los documentos más complejos y visualmente más recargados, como documentos de identidad, certificados de nacimiento y formularios, para lograr resultados fiables y altos índices de procesamiento directo.
La IA ha transformado la capacidad de leer e interpretar contenidos que antes se consideraban imposibles de procesar y ha ampliado drásticamente los casos de uso de la automatización. ABBYY IDP utiliza tecnologías avanzadas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y reconocimiento inteligente de caracteres (ICR, ambas por sus siglas en inglés) basadas en IA para digitalizar texto impreso y manuscrito, preparándolo para su posterior procesamiento. Estas tecnologías son capaces de reconocer la estructura lógica de todo el documento, incluidos elementos complejos como tablas, lo que permite la clasificación de documentos, la extracción de datos y la exportación de alta calidad a formatos digitales.
Automatice la clasificación y el enrutamiento de documentos con modelos de clasificación de IA que analizan características tanto de texto como de imagen mediante aprendizaje multimodal para reconocer y organizar documentos. Una vez clasificados, se asigna automáticamente a los documentos un modelo de extracción de IA para su procesamiento. Al incorporar la intervención humana, los modelos aprenden de las correcciones de los usuarios y se ajustan automáticamente, mejorando continuamente su rendimiento a lo largo del tiempo.
Extraiga datos de documentos empresariales estructurados, semiestructurados o no estructurados utilizando IA avanzada y aprendizaje automático que imitan la comprensión humana. ABBYY IDP lee y comprende documentos en más de doscientos idiomas y trabaja sin esfuerzo con tablas complejas, escritura a mano, marcas de verificación, códigos de barras, firmas y mucho más.
La validación automática coteja la información con las bases de datos y garantiza el cumplimiento de las normas de validación incorporadas. Nuestro enfoque de diseño low-code ofrece la flexibilidad de utilizar modelos preentrenados disponibles en ABBYY Marketplace, de ajustar estos modelos listos para usar a las necesidades únicas de su organización o de entrenar modelos personalizados para adaptarlos a sus documentos específicos.
Combine la IA especializada con la flexibilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) para optimizar los flujos de trabajo de documentos. Este enfoque híbrido permite resúmenes avanzados, razonamiento contextual y comunicación automatizada, desbloqueando nuevas eficiencias en un entorno seguro y escalable.
Siga perfeccionando sus procesos mediante la revisión con intervención humana (HITL, por sus siglas en inglés), que permite a los expertos en la materia intervenir para comprobar y corregir manualmente las clases de documentos, así como los datos extraídos, a través de una cómoda interfaz. Este paso opcional es crucial cuando se requiere una precisión absoluta o cuando un documento no cumple las normas de validación específicas establecidas para cada modelo de IA. Cada vez que se hace una corrección, los modelos de IA mejoran mediante el aprendizaje continuo y se vuelven más precisos.
Los avanzados análisis de calidad proporcionados por ABBYY IA documentos permiten comprender claramente el rendimiento del procesamiento de documentos y realizar un seguimiento de las mejoras en las tasas de procesamiento directo a lo largo del tiempo. Con información práctica y recomendaciones personalizadas, usted puede identificar las causas de los problemas y tomar medidas eficaces para mejorar la calidad de la extracción de datos de los modelos y obtener mejores resultados empresariales en su flujo de trabajo de IDP.
ABBYY IA documentos exporta automáticamente los datos en el formato requerido para satisfacer sus necesidades, ya sea JSON, CSV, XML u otro. A continuación, los datos se envían sin problemas a sus sistemas de automatización y aplicaciones empresariales a través de sencillas API en REST o conectores preintegrados en los procesos posteriores.
Aplicar el tipo incorrecto de IA al procesamiento de documentos puede crear más problemas de los que resuelve. Obtenga la guía sobre cómo combinar la IA generativa con Document AI para lograr un efecto multiplicador.
Este libro blanco analiza los importantes problemas que surgen al utilizar datos de documentos sin procesar y sin estructurar para aplicaciones de LLM, y propone una forma mejor de garantizar que su IA se base en la claridad y la precisión.
Este artículo, que incluye un vídeo demostrativo, utiliza un caso práctico de ABBYY Vantage para mostrar cómo estas tecnologías pueden funcionar juntas en una aplicación práctica: la automatización de reclamaciones de seguros.
Aplicar el tipo incorrecto de IA al procesamiento de documentos puede crear más problemas de los que resuelve. Obtenga la guía sobre cómo combinar la IA generativa con Document AI para lograr un efecto multiplicador.
Este libro blanco analiza los importantes problemas que surgen al utilizar datos de documentos sin procesar y sin estructurar para aplicaciones de LLM, y propone una forma mejor de garantizar que su IA se base en la claridad y la precisión.
Este artículo, que incluye un vídeo demostrativo, utiliza un caso práctico de ABBYY Vantage para mostrar cómo estas tecnologías pueden funcionar juntas en una aplicación práctica: la automatización de reclamaciones de seguros.
Aplicar el tipo incorrecto de IA al procesamiento de documentos puede crear más problemas de los que resuelve. Obtenga la guía sobre cómo combinar la IA generativa con Document AI para lograr un efecto multiplicador.
Este libro blanco analiza los importantes problemas que surgen al utilizar datos de documentos sin procesar y sin estructurar para aplicaciones de LLM, y propone una forma mejor de garantizar que su IA se base en la claridad y la precisión.
Este artículo, que incluye un vídeo demostrativo, utiliza un caso práctico de ABBYY Vantage para mostrar cómo estas tecnologías pueden funcionar juntas en una aplicación práctica: la automatización de reclamaciones de seguros.
Los costes de la inferencia del LLM suelen fijarse por token. Al utilizar una plataforma IDP para preprocesar primero los documentos y extraer solo la información pertinente, se envía al LLM una entrada mucho más pequeña y específica. Esto reduce drásticamente el consumo de tokens y disminuye los costes operativos en comparación con la introducción de documentos completos en el modelo. Además, este enfoque le ofrece un control total sobre los datos enviados al LLM, lo que supone una ventaja considerable para la privacidad de los datos.
La plataforma IDP proporciona la infraestructura necesaria para el cumplimiento normativo de las empresas, incluidos el seguimiento del linaje de los datos, las pistas de auditoría y el control de versiones. Al integrar los LLM en este marco regulado, se mantiene una visibilidad y un control totales sobre cómo se procesan los datos, lo que garantiza que los flujos de trabajo sigan siendo auditables y cumplan las regulaciones del sector.
Depender únicamente de LLM de uso general implica riesgos importantes, como alucinaciones de datos, fragilidad de las indicaciones (donde las actualizaciones interrumpen los flujos de trabajo), altos costes operativos y falta de explicabilidad y pistas de auditoría. Estos LLM también carecen de la infraestructura básica para el procesamiento de nivel empresarial, como las reglas de validación de datos y las capacidades de intervención humana.
Todos los sectores pueden beneficiarse de la integración de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en sus flujos de trabajo de procesamiento de documentos. Los LLM amplían las posibilidades de automatización al asumir tareas que requieren razonamiento y comprensión, y liberan a los humanos de pasos manuales que requieren una gran cantidad de tiempo. Ya sea en servicios financieros, sanidad, el ámbito jurídico o los seguros, los LLM aportan capacidades avanzadas al procesamiento de documentos, lo que acelera el procesamiento de la información y la toma de decisiones. Este mayor alcance de la automatización abre nuevas oportunidades para transformar la forma en que las empresas optimizan sus procesos.
Si bien los grandes modelos de lenguaje (LLM) disponen de potentes capacidades, su principal fortaleza no reside en la extracción precisa de datos fácticos. La tecnología de procesamiento inteligente de documentos (IDP) diseñada específicamente para este fin ofrece una fiabilidad mucho mayor para extraer datos estructurados y no estructurados de los documentos. Sin embargo, los LLM mejoran considerablemente el IDP al ampliar la automatización a tareas que requieren una comprensión y un razonamiento más profundos, como la síntesis de información, la generación de resúmenes o el manejo de lógica condicional compleja. Esta potente combinación de IDP y LLM mejora la eficiencia de los procesos y proporciona un mayor valor empresarial gracias a una automatización más amplia.
Programe una demostración y vea cómo la automatización inteligente de ABBYY puede cambiar su forma de trabajar, para siempre.
