نصيحة · Google Cloud Blog & Gemini API Documentation
استخراج بيانات منظمة من المستندات باستخدام قيد مخطط JSON في جيميناي
الصورة: Markus Spiske على Unsplash
يفرض وضع المخرجات المنظمة في جيميناي استجابات تتوافق مع مخطط JSON محدد مسبقاً، مما يزيل عدم الاتساق في تحليل النصوص الحرة. تحوّل هذه التقنية معالجة المستندات — الفواتير والتقارير والعقود والنماذج — من استخراج نصي هش إلى استخراج بيانات موثوق وجاهز للإنتاج يتكامل مباشرة مع قواعد البيانات وسير العمل الآلي.
عادةً ما يعيد طلب استخراج بيانات من مستند من نموذج لغوي نصاً يتعين عليك بعد ذلك تحليله: أحياناً يكون JSON، وأحياناً فقرة، وأحياناً شيئاً بين الاثنين. هذا الافتقار إلى القدرة على التنبؤ يفسد خطوط الأنابيب الآلية. يحل وضع المخرجات المنظمة في جيميناي هذه المشكلة من خلال تقييد مخرجات النموذج لتتوافق مع مخطط تحدده مسبقاً. بدلاً من تحليل ما يعيده جيميناي مهما كان، تحدد البنية الدقيقة — أسماء الحقول، أنواع البيانات، الحقول المطلوبة، القيم المعدودة — ويعيد النموذج مخرجات صالحة ومحددة النوع في كل مرة.
يبدأ سير العمل بتحديد المخطط الخاص بك. لنظام استخراج الفواتير، قد تحدد: العنوان (سلسلة نصية)، رقم الفاتورة (سلسلة نصية)، التاريخ (سلسلة نصية)، بنود الأسطر (مصفوفة من الكائنات تحتوي على اسم العنصر والكمية وسعر الوحدة والمجموع الفرعي)، المبلغ الإجمالي (رقم)، وشروط الدفع (سلسلة نصية). تمرر هذا المخطط مع مستندك إلى جيميناي، ويعيد النموذج JSON يتوافق بدقة مع تلك البنية. لا أخطاء تحليل، لا عدم تطابق في الأنواع، لا حالات حدية يظهر فيها حقل بشكل غير متوقع كسلسلة نصية بينما يتوقع نظامك رقماً.
الفرق العملي في سير العمل الحقيقي فوري. فريق حسابات دائنة يعالج 200 فاتورة شهرياً كان يستخرج البيانات سابقاً إلى جدول بيانات، ويصحح أخطاء التنسيق يدوياً، ثم يرفعها إلى نظام المحاسبة الخاص به. مع المخرجات المنظمة، يرفعون ملف PDF الخاص بالفاتورة إلى جيميناي، ويستعيدون JSON مُتحققاً منه في ثوانٍ، ويوجهونه مباشرة إلى نظامهم — دون أي تدخل يدوي. فريق امتثال يصنف المستندات القانونية لا يعيد التصنيف فحسب، بل يستخرج البيانات الوصفية (الأطراف المعنية، نوع العقد، تاريخ التجديد، حدود المسؤولية) في بنية محددة مسبقاً تتكامل مع نظام إدارة المستندات الخاص بهم.
تتعامل نماذج جيميناي 2.0 والإصدارات الأحدث مع مستندات يصل حجمها إلى مليون رمز، مما يعني أنه يمكنك إرسال تقارير أو عقود أو بيانات مالية كاملة متعددة الصفحات في طلب واحد دون تقسيم أو فقدان السياق. يحافظ النموذج أيضاً على البنية المرئية — فتبقى الجداول جداول، ولا يتم تسويتها إلى قوائم — وهو أمر بالغ الأهمية لاستخراج البيانات بدقة من التخطيطات المعقدة. للمطورين، يلغي هذا الحاجة إلى تحليل التعبيرات النمطية الهش أو أدوات التحقق من المخرجات المصنّعة يدوياً. يحدث التقييد على مستوى النموذج، مما يجعل جيميناي محرك استخراج بيانات موثوقاً، وليس مولّد نصوص يتعين عليك تنظيفه بعد ذلك.
المصادر والاعتمادات
المصدر الأصلي: Google Cloud Blog & Gemini API Documentation