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# Unstract零代码AI文档处理平台
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/unstract-no-code-ai-document-processing-platform/
- Published: 2024-12-24T01:05:35.000Z
- Updated: 2024-12-24T01:09:13.000Z
- Description: Unstract是一个功能强大的基于 AI 的平台，可简化文档处理。本文探讨了 AI 文档处理的来龙去脉，以及 Unstract 如何简化你企业的文档处理需求。
- Author: admin
- Tags: TOOL, DOCUMENT EXTRACTION, UNSTRACT, OCR, NLP, GEMINI, PROMPT ENGINEERING, LLM, LLMWHISPERER, #Import 2026-10-14 14:41

在不断发展的数字环境中，企业需要处理各种格式的大量数据。从法律合同到财务报表，管理非结构化数据是一项重大挑战。这就是 AI 文档处理的用武之地，它彻底改变了我们处理和解释大量信息的方式。

该领域的领先解决方案之一是 [Unstract](https://unstract.com/?ref=hubwiz.com)，这是一个功能强大的基于 AI 的平台，可简化文档处理。本文探讨了 AI 文档处理的来龙去脉，以及 Unstract 如何简化你企业的文档处理需求。

## 1、AI 文档处理简介

AI 文档处理涉及使用机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 等人工智能技术来自动提取、分类和分析文档中的数据。传统方法涉及手动审核，速度慢、容易出错且资源密集。另一方面，AI 文档处理将各种格式（PDF、Word 文档、图像）的非结构化数据转换为结构化的、机器可读的信息，使企业能够更快、更准确、更低成本地处理数据。

AI 文档处理的关键组件：

- 光学字符识别 (OCR)：OCR 技术将扫描的图像、PDF 和其他文档转换为机器可读的文本。这是大多数 AI 文档处理工作流程的第一步。
- 自然语言处理 (NLP)：NLP 帮助 AI 理解和解释文档中的文本，使其能够提取相关信息并识别不同数据点之间的关系。
- 机器学习 (ML)：ML 算法允许 AI 通过从其处理的数据中学习来随着时间的推移而改进。这确保了准确性和效率的持续提高。
- 数据结构化：从文档中提取文本和数据后，AI 系统将非结构化数据转换为 JSON 或 XML 等结构化格式，使其更易于存储、搜索和分析。
- 自动化和集成：AI 文档处理工具可以与其他业务系统集成，实现数据输入、报告和决策的自动化工作流程。这样就无需在系统之间手动传输数据。

为什么 AI 文档处理会改变企业的游戏规则？

处理大量文档可能令人难以承受，尤其是在准确性至关重要的情况下。在金融、保险、法律和医疗保健等行业，及时且无错误的文档管理至关重要。以下是 AI 文档处理正在改变这些行业的原因：

- 提高效率和速度：AI 系统可以在人工团队所需时间的一小部分内处理数千份文档。数据提取和分类等任务是自动化的，可将文档处理速度提高几个数量级。
- 准确性和减少错误：手动数据输入和文档审查容易出错。AI 通过提供高精度的数据提取和验证来消除这些风险，确保关键业务决策基于可靠的信息。
- 节省成本：通过自动执行重复和资源密集型任务，企业可以显著降低运营成本。这包括节省用于文档管理的劳动力、时间和资源。
- 可扩展性：随着业务的增长，其文档量也在增长。AI 文档处理工具可以随您的业务扩展，处理越来越多的文档而不会影响性能。
- 提高合规性和可审计性：AI 文档处理通过维护准确、可审计的记录帮助企业遵守监管要求。借助 AI，每个操作都是可追溯的，并且可以自动进行合规性检查。
- 增强的客户体验：更快的文档处理使企业能够更有效地为客户服务。在银行或保险等行业，这可以显著减少批准贷款、处理索赔或接纳新客户所需的时间。

## 2、Unstract AI 文档处理简介

[Unstract ](https://unstract.com/?ref=hubwiz.com)是一个由 AI 驱动的平台，旨在简化各种规模企业的文档处理。Unstract 专为处理非结构化数据而构建，集成了 OCR 等尖端 AI 技术，以无与伦比的效率和准确性自动执行文档处理。

Unstract 采用如下的技术实现精简的 AI 文档处理：

- 端到端自动化

Unstract 提供了一个全面的平台，可自动执行文档处理的每个阶段。从采集到数据提取，从转换到导出，Unstract 可处理所有事情。它不仅限于像传统 OCR 工具那样提取文本 - 它将整个工作流程都考虑在内。

示例：假设你从客户那里收到一组财务文件。你无需手动将数据输入你的会计部门，因此除软件外，Unstract 的平台会自动处理文档，提取相关的财务详细信息（例如发票、余额和客户信息），并将其作为结构化数据输入您的系统。

- 支持非结构化数据

文档处理中最大的痛点之一是处理非结构化数据——不遵循预定义格式的文本。这可能包括发票、合同或手写笔记。Unstract 利用AI智能地处理和构建非结构化数据，让你即使面对复杂的文档类型也能实现工作流程自动化。

- 大型语言模型 (LLM) 增强理解

Unstract 集成了 GPT-4 和 Google 的 Gemini Pro 等大型语言模型 (LLM) 来增强文档理解。这些模型不仅擅长文本生成，而且擅长推理和遵循指令。这意味着 Unstract 可以解释复杂的业务文档、提取正确的信息，甚至处理文档布局的变化。

示例用例：在处理法律合同时，Unstract 中的 LLM 可以理解条款、定义和法律语言，确保正确提取和分类所有相关细节，无论合同的结构或格式如何。

- 自定义工作流和 Prompt Studio

Unstract 的平台包括 Prompt Studio，这是一种无代码工具，允许用户创建自定义工作流。你可以在一个地方轻松上传文档、编写提示并在多个文档中测试文档提取。这减少了在不同工具之间不断来回切换的需要，并提高了工作效率。

借助 Prompt Studio，企业可以创建特定于其文档类型的工作流，确保数据提取过程符合他们的需求。提示完善后，可以将工作流部署为 API 或客户端应用程序。

- 多 LLM 准确度提升

Unstract 使用多个 LLM 来提高准确度。它使用一个 LLM 处理文档，然后使用另一个模型交叉检查结果。如果两个模型不一致，数据将被标记以供审查，以确保只有准确的数据才能通过。这一独特功能将准确度提高到 99% 以上，这对于依赖精确数据的企业至关重要。

- 通过单次传递和摘要提取实现经济高效的处理

为了节省处理成本，Unstract 提供单次传递提取和摘要提取。这些功能允许平台在与语言模型交互时优化令牌使用。例如，Unstract 不会针对不同的数据点发送多个查询，而是智能地将这些查询组合成一个请求，从而减少令牌消耗并节省成本。

## 3、Unstract智能文档处理实践

Unstract 在 AI 文档处理中的实际应用包括：

- 金融服务：自动从银行对账单、贷款协议和财务报告中提取数据，从而实现更快、更准确的处理。
- 法律行业：处理复杂的法律文本、合同和协议，通过自动数据提取让法律专业人士专注于分析。
- 医疗保健：处理非结构化的医疗文件，如患者记录和保险索赔，确保准确高效的数据处理。
- 保险：自动从索赔、保单和表格中提取数据，加快索赔审批和保单管理。  
房地产：从与财产相关的文档中提取关键信息，简化处理购买协议和检查等任务。

接下来，我们将介绍一个使用 Unstract 的 Prompt Studio 处理示例 PDF 的实际示例。我们将演示该平台如何实时自动从非结构化文档中提取数据，并展示每个步骤的实际操作。

### 3.1 Unstract Cloud

第一步是[登录](https://unstract.com/start-for-free/?ref=hubwiz.com)并开始使用 Unstract，目前开始 14 天免费试用

Unstract Cloud 是一个完全托管的平台，旨在通过利用 LLM（大型语言模型）的强大功能消除涉及非结构化文档的手动流程。

可以在[此处](https://docs.unstract.com/?source=post%5Fpage-----c25bbf5ea4a3--------------------------------)查看介绍性文档。

### 3.2 Prompt Studio 

我们主要关注如何在 Unstract 中使用 Prompt Studio 设计可以有效处理查询的提示。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-695.png)

登录后，你将看到主仪表板。

- 在左侧，你可以编辑提示。
- 在右侧，你可以上传 PDF 或数据文件。

上传文档后，你将能够查看文件的内容。下一步是索引这些文档。在下一个屏幕上，单击“索引”，平台将自动索引文档并将其存储在默认向量数据库 (vectorDB) 中。

默认情况下，Unstract 使用其标准 vectorDB 和 LLM。但是，你可以选择你的自己喜欢的 LLM 和 vectorDB。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-696.png)

完成索引过程后，你可以查看原始数据。在这里你可以看到原始文本格式，展示 [llmwhisperer ](https://unstract.com/llmwhisperer/?ref=hubwiz.com)的强大功能。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-697.png)

LLM（大型语言模型）擅长提取原始文本，同时忽略布局，确保更好的理解和改进的输出结果。此功能突出了 LLMWhisper 的效率和精度。

要了解更多信息，请访问[ LLMWhisperer | Unstract](https://llmwhisperer.unstract.com/?ref=hubwiz.com)。

Prompt Studio：用于提取所需信息的自定义提示

以下是从文档中提取员工识别号的提示：

```
#prompt example
extract the employee identification NUmber
```

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-698.png)

黄色输出表示提取正确

例如，员工识别号的正确输出是：789933。

你可以将其与下面提供的原始文本进行比较：

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-699.png)

同样，你可以通过创建其他变量来提取其他值。例如，如果想检查文档是否已签名，可以使用变量 `Signature_yes_or_no`。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-700.png)

提取签名信息：姓名、职位和日期

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-701.png)

提取收入信息：去年收入、当年收入、总收入

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-702.png)

提取支出信息：去年总支出、当年总支出

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-703.png)

提取可报告薪酬信息：姓名、职位、岗位、薪酬详情

此外，你可以通过单击输出分析器来检查输出：

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-704.png)

这是你应该如何创建提示和相应的标签。

下面是我们单击组合输出时生成的最终输出：

```
{
  "Identification_Number": 789933,
  "Signature_yes_or_no": "Yes, John Adams, Signature of officer, Date",
  "Revenue_years": "Prior Year Total Revenue: $23999\nCurrent Year Total Revenue: $33987",
  "Total_expenses": "Prior Year Total Expenses: $20000\nCurrent Year Total Expenses: $25000",
  "Executive_Compensation_and_Key_Personnel_Overview": "1. John Doe, Vice President, Officer and Director/Trustee, Reportable compensation: $2000\n2. Robert Mcfarlane, Director, Officer and Director/Trustee, Reportable compensation: $3000, Other compensation: $2500\n3. Susan, Director, Officer and Director/Trustee, Reportable compensation: $8933\n4. Dorothy Parker, Director, Officer and Director/Trustee, Reportable compensation: $3990, Other compensation: $1200\n5. Hernandez Dole, Vice President, Officer and Director/Trustee, Reportable compensation: $3900\n6. Patricia, Director, Officer and Director/Trustee, Reportable compensation: $9000\n7. Moses Kant, Manager, Reportable compensation: $3450\n8. John Smith, Executive Manager, Reportable compensation: $9007, Other compensation: $5600\n9. Simon Rogers, HR Manager, Reportable compensation: $3456\n10. Betty Smith, Operations Head, Reportable compensation: $2300\n11. Kathleen, Head of Operations, Reportable compensation: $6754\n12. Stephanie, Head of HR, Reportable compensation: $1200, Other compensation: $2133\n13. Nelson, Head of IT, Reportable compensation: $1300\n14. Charles, Head of Finance, Reportable compensation: $3200\n15. Kathleen, Security Head, Reportable compensation: $1670, Other compensation: $1200\n16. Stephanie, Security Operations, Reportable compensation: $1788, Other compensation: $1300\n17. Patrick, Finance Operations, Reportable compensation: $3500\n18. Phillips, Accounting Head, Reportable compensation: $3400\n19. Arthur, Designer, Reportable compensation: $2300"
}
```

此外，我们还有单次提取和摘要提取选项，可以打开或关闭。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-705.png)

这样做的好处是优化处理成本，[Unstract 提供单次提取和摘要提取](https://docs.unstract.com/editions/cloud%5Fedition?ref=hubwiz.com)。这些功能通过在与语言模型交互时将多个数据查询组合成一个请求来帮助最大限度地减少令牌使用量，从而减少总体消耗并节省成本。

### 3.3 API 密钥提取

要提取 API，请按照以下三个步骤操作：

a) 单击“导出为工具”

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-706.png)

这会将工具保存在劳动力文件夹中。

b) 现在我们将 API 导出到工作流中，你将看到已保存的工具。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-707.png)

c) 你的 API 将在 API 部署部分中准备就绪。

![](https://www.hubwiz.com/blog/content/images/2024/12/image-708.png)

## 4、结束语

为什么选择 Unstract 进行 AI 文档处理？

- 开源和无代码平台：[Unstract 是一个开源平台](https://github.com/Zipstack/unstract?ref=hubwiz.com)，为想要集成自定义解决方案的开发人员提供灵活性。它还包括无代码功能，让想要自动化文档处理而无需编写代码的非技术用户可以使用它。
- 无缝 API 集成：Unstract 可以通过 API 轻松集成到现有工作流程中。这使企业无需进行彻底改造即可将 AI 文档处理纳入其当前系统。
- 企业级功能：对于较大的组织，Unstract 提供企业级功能，如数据隐私、GDPR 合规性和高可扩展性，确保其满足复杂业务环境的需求。
- 支持手写文档和复杂布局：Unstract 强大的 OCR 引擎不仅可以处理打印文档，还可以处理扫描图像和手写文本。这使其成为处理各种文档类型的企业的多功能工具。

AI 文档处理正在改变企业处理数据的方式。借助 Unstract 等工具，组织可以自动化文档工作流程、减少错误、节省成本并提高效率。

无论你是希望简化运营的小型企业，还是需要强大、可扩展解决方案的大型企业，Unstract 都能提供灵活性、强大功能和易用性来满足你的需求。它的开源性质、无代码选项、无缝 API 集成和高级 OCR 功能使其成为现代文档处理的理想选择。

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原文链接：[The Future of Document Processing with AI: How Unstract Simplifies AI Document Processing](https://aksdesai1998.medium.com/the-future-of-document-processing-with-ai-how-unstract-simplifies-ai-document-processing-c25bbf5ea4a3?ref=hubwiz.com)

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