สร้างระบบ Document Intelligence ด้วย deepDoctection
เจาะลึกวิธีการสร้าง End-to-End Document Intelligence Pipeline ด้วย deepDoctection พร้อมการจัดการ OCR และตารางข้อมูล
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
- ติดตั้งและตั้งค่าไลบรารี deepDoctection ร่วมกับ Transformers
- ประกอบ Custom Pipeline เพื่อวิเคราะห์เค้าโครงเอกสารและตาราง
- สกัดข้อมูลสำคัญ เช่น วันที่และตัวเลขทางการเงินจากเอกสาร
- เตรียมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบ RAG-ready สำหรับงาน AI
การจัดการเอกสารดิจิทัลในยุคปัจจุบันมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ โดยเฉพาะเมื่อต้องดึงข้อมูลโครงสร้างเชิงลึกจากไฟล์ PDF หรือภาพสแกน บทความนี้จะพาทุกท่านไปสำรวจขั้นตอนการสร้าง End-to-End Document Intelligence Pipeline โดยใช้ไลบรารี deepDoctection ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมกระบวนการวิเคราะห์เอกสารได้อย่างแม่นยำตั้งแต่ต้นจนจบ
เริ่มต้นด้วยการติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็น เช่น deepDoctection, transformers, timm, และ pdfplumber พร้อมกับการกำหนดค่าสภาพแวดล้อมรันไทม์ และการประยุกต์ใช้แพทช์ความเข้ากันได้ระหว่าง Transformers และ PEFT เพื่อให้ระบบสามารถรันได้อย่างราบรื่น จากนั้นทำการดาวน์โหลดตัวอย่างไฟล์ PDF และภาพเพื่อใช้ในการทดลองตลอดบทเรียน
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
ในส่วนถัดมา นักพัฒนาสามารถประกอบ pipeline ขึ้นมาเองแบบแมนนวลผ่าน ServiceFactory ซึ่งประกอบด้วยองค์ประกอบต่างๆ เช่น layout_detector, layout_service, sub_image_service สำหรับจัดการตาราง, และ word_detector จาก DocTR สำหรับการดึงข้อความ OCR รวมถึงการใช้ EntityAndFlavourService เพื่อจำแนกประเภทเอกสาร
การสร้าง Document Intelligence Pipeline แบบกำหนดเอง (Custom Pipeline) มีข้อดีอย่างมากในการทำ Document AI ระดับองค์กร เนื่องจากนักพัฒนาสามารถปรับแต่งหรือเลือกใช้เฉพาะเซอร์วิสที่จำเป็นต่อประเภทเอกสารนั้นๆ ได้ เช่น การเน้นเฉพาะการแยกตารางหรือการกรองคำด้วย inbound filter ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความเร็วในการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก
ระบบยังมีความสามารถในการตรวจสอบและดึงข้อมูลเฉพาะเจาะจงออกจากหน้าเอกสาร เช่น การดูรูปแบบเอกสาร (doc_flavour) การดึงรายการเงิน (money_mentions) และการดึงวันที่ (date_mentions) รวมถึงการแสดงผลโครงสร้างตาราง พร้อมทั้งเรียนรู้การใช้งานฟังก์ชันตัวกรองขาเข้า (inbound filter) และการย้อนกลับการใส่คำอธิบาย (undo operations)
ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง
บทสรุปจากการทดลองนี้ทำให้เราเข้าใจการทำงานร่วมกันของโมเดลวิเคราะห์เอกสารหลายๆ ตัวผ่าน deepDoctection ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยให้เราดึงข้อมูลโครงสร้าง ตาราง และเมตาดาต้าออกมาได้เท่านั้น แต่ยังต่อยอดไปสู่การสร้าง RAG-ready chunks เพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับระบบค้นหาเอกสาร การสกัดความรู้ และแอปพลิเคชัน Retrieval-Augmented Generation ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ที่มา: MarkTechPost
พบข้อมูลผิดพลาดในบทความนี้? แจ้งปัญหาบทความนี้
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น