AI信息提取，把需要的信息说明白，再从文档中取出
用AI信息提取整理文档已经写出的事实，通过字段名称和描述明确含义，再检查结果是否对应原文。
开始
如何设置AI信息提取任务
先定义要找什么，再选择用正文还是表格来接收结果。
1
上传目标材料
添加可读PDF、DOCX或图片；文档可选择含目标信息的页面。
2
说明字段含义
选择提取模式，可用字段偏好填写名称与描述，例如区分签订日期和生效日期。
3
核对事实来源
点击Process files，查看预览并自行对照原文，确认缺失值没有被误当成明确事实。
4
带出提取结果
复制文本，或下载JSON与表格文件，再按你的业务规则映射和验证。
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上传目标材料
添加可读PDF、DOCX或图片；文档可选择含目标信息的页面。
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说明字段含义
选择提取模式，可用字段偏好填写名称与描述，例如区分签订日期和生效日期。
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核对事实来源
点击Process files，查看预览并自行对照原文，确认缺失值没有被误当成明确事实。
4
带出提取结果
复制文本，或下载JSON与表格文件，再按你的业务规则映射和验证。
字段叫得相同，含义未必相同
文档里的日期、金额和名称需要结合上下文理解，泛泛的要求容易得到不适用的结果。
日期有多个角色
发布日期、签订日期和截止日期不能只归成一个日期字段。
事实与推断混淆
文档没写的结论不应当作已经提取的数据。
格式各不相同
同一种信息可能出现在段落、列表或表格里，逐份查找很繁琐。
用名称和描述表达提取重点
清楚的字段偏好可指导相关信息的提取，同时保留你检查结果的环节。
把资料查找变成有重点的核对
提取结果为后续整理提供起点，判断与校验仍由你的流程完成。
跨材料收集明确事实
PDF、DOCX和图片可进入同一类提取流程。
便于交代字段含义
名称与描述同时明确，后续人工整理更容易保持一致。
输出便于继续处理
文本用于阅读，表格用于整理，JSON用于自行转换数据结构。