Erstellen Sie mithilfe von KI den schnellsten und präzisesten Rechnungsdatenextraktor für die Strukturausgabe

Verwendung von LlamaExtract mit Pydantic-Modellen zur Extraktion von Ladenbelegen

In diesem Artikel untersuchen wir, wie man LlamaExtract in Kombination mit Schemata aus Pydantic-Modellen verwendet, um strukturierte Daten aus Ladenbelegen zu extrahieren. Dieser Ansatz hilft bei der systematischen Organisation von Beleginformationen und erleichtert so die Analyse und Verwaltung.

Aufstellen

Stellen Sie zunächst sicher, dass die Client-Bibliothek „llama-extract“ installiert ist. Verwenden Sie den folgenden Befehl:

pip install llama-extract pydantic

Hinweis: Wenn Sie einen Hinweis zur Aktualisierung von pip sehen, können Sie ihn mit dem bereitgestellten Befehl aktualisieren.

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Richten Sie die Umgebungsvariable für Ihren LlamaExtract-API-Schlüssel ein:

import os

os.environ["LLAMA_CLOUD_API_KEY"] = "YOUR LLAMA INDEX CLOUD API HERE"

Daten laden

Für dieses Beispiel gehen wir davon aus, dass wir einen Datensatz mit Ladenbelegen im PDF-Format haben. Legen Sie diese Dateien in einem Verzeichnis mit dem Namen „Rechnung“ ab.

DATA_DIR = "data/receipts"
fnames = os.listdir(DATA_DIR)
fnames = [fname for fname in fnames if fname.endswith(".pdf")]
fpaths = [os.path.join(DATA_DIR, fname) for fname in fnames]
fpaths

Die Ausgabe sollte die Dateipfade der Belege auflisten:

['data/receipts/receipt.pdf']

Definieren Sie ein pydantisches Modell

Wir definieren unser Datenmodell mit Pydantic. Dadurch wird der API mitgeteilt, welche Felder/Daten wir erwarten oder aus dem PDF extrahieren möchten. Für Ladenbelege könnten wir daran interessiert sein, den Namen des Ladens, das Datum, den Gesamtbetrag und die Liste der gekauften Artikel zu extrahieren.

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class Item(BaseModel):
    name: str
    quantity: int
    price: float

class Receipt(BaseModel):
    store_name: str
    date: str
    total_amount: float
    items: List[Item]

Schema erstellen

Jetzt können wir das Pydantic-Modell verwenden, um ein Extraktionsschema in LlamaExtract zu definieren.

from llama_extract import LlamaExtract

extractor = LlamaExtract(verbose=True)
schema_response = await extractor.acreate_schema("Receipt Schema", data_schema=Receipt)
schema_response.data_schema

Das Ausgabeschema sollte wie folgt aussehen:

{
    'type': 'object',
    '$defs': {
        'Item': {
            'type': 'object',
            'title': 'Item',
            'required': ['name', 'quantity', 'price'],
            'properties': {
                'name': {'type': 'string', 'title': 'Name'},
                'quantity': {'type': 'integer', 'title': 'Quantity'},
                'price': {'type': 'number', 'title': 'Price'}
            }
        }
    },
    'title': 'Receipt',
    'required': ['store_name', 'date', 'total_amount', 'items'],
    'properties': {
        'store_name': {'type': 'string', 'title': 'Store Name'},
        'date': {'type': 'string', 'title': 'Date'},
        'total_amount': {'type': 'number', 'title': 'Total Amount'},
        'items': {
            'type': 'array',
            'title': 'Items',
            'items': {'$ref': '#/$defs/Item'}
        }
    }
}

Führen Sie die Extraktion aus

Nachdem das Schema definiert ist, können wir nun strukturierte Daten aus unseren Belegdateien extrahieren. Durch die Angabe von Receipt als Antwortmodell stellen wir sicher, dass die extrahierten Daten validiert und strukturiert sind.

responses = await extractor.aextract(
    schema_response.id, fpaths, response_model=Receipt
)

Sie können bei Bedarf auf die JSON-Rohausgabe zugreifen:

data = responses[0].data
print(data)

Beispiel für eine JSON-Ausgabe:

{
    'store_name': 'ABC Electronics',
    'date': '2024-08-05',
    'total_amount': 123.45,
    'items': [
        {'name': 'Laptop', 'quantity': 1, 'price': 999.99},
        {'name': 'Mouse', 'quantity': 1, 'price': 25.00},
        {'name': 'Keyboard', 'quantity': 1, 'price': 50.00}
    ]
}

Abschluss

In diesem Artikel haben wir gezeigt, wie man LlamaExtract mit Pydantic-Modellen verwendet, um Datenschemata zu definieren und strukturierte Daten aus Ladenbelegen zu extrahieren. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die extrahierten Informationen gut organisiert und validiert sind, was die Handhabung und Analyse erleichtert.

Dies kann auch für viele Fälle, Rechnungen, Quittungen, Berichte usw. verwendet werden.

Viel Spaß beim Programmieren!!

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