Organiser les sources
Réunir les documents pertinents et préserver leur provenance et les droits d’accès.
Connaissances et documents
Intelligence documentaire : recherche et extraction avec IA
Des rapports et contrats dispersés aux réponses référencées et aux champs structurés vérifiables.
Solutions / NEXTBRAIN AI
LE DÉFI
Combien de temps coûte la recherche d’une information déjà disponible ?
Rechercher un paragraphe, vérifier une clause ou recopier des champs mobilise les équipes. L’information est dispersée dans plusieurs formats ; toutes ces tâches ne nécessitent pas le même type de recherche.
DES DONNÉES À LA DÉCISION
Une démarche compréhensible et évaluable.
Interroger ou structurer
Utiliser RAG pour les questions et l’extraction pour les champs répétés.
Vérifier et connecter
Contrôler les passages sources et les valeurs, puis comparer les versions documentaires.
Données de départ
- Rapports, contrats et fichiers
- Questions ou champs attendus
- Sources et accès
Décisions à évaluer
- Réponses avec références
- Champs structurés vérifiables
- Différences documentaires
La technologie au service du problème
RAG récupère du contexte pour une réponse générée. L’extraction produit une structure de données ; la comparaison relève les changements. Choisir le bon flux évite les confusions entre ces tâches.
DOCUMENT AI / DES SOURCES À L'ACTION
Traitement intelligent des documents, RAG et comparaison de documents
La recherche dans une collection, l'extraction de champs répétés et la comparaison de versions résolvent différents problèmes de documents. La première étape consiste à identifier le résultat dont votre équipe a besoin : une réponse supportée, un enregistrement structuré ou un examen des modifications. NextBrain fournit des flux de travail distincts pour ces tâches afin que les utilisateurs puissent vérifier le résultat par rapport à la source originale.
Choisissez le flux de travail qui correspond à la tâche du document
| Flux de travail | Le mieux adapté à | Sortie à examiner |
|---|---|---|
| Recherche de connaissances avec RAG | Poser des questions sur une collection de rapports, de politiques ou de documents de référence. | Une réponse avec les références aux documents et les passages source pertinents. |
| Extraction structurée de documents | Collecter les mêmes champs définis à partir d’un ensemble de documents. | Un ensemble cohérent de valeurs, avec les informations manquantes ou ambiguës examinées. |
| Comparaison de documents | Comprendre ce qui a changé entre deux versions d'un document. | Différences qu'un réviseur peut examiner dans le contexte des deux versions. |
FLUX DE TRAVAIL ILLUSTRATIF
Exemple pratique : révision d'un contrat fournisseur modifié
Considérons une équipe recevant un contrat fournisseur mis à jour. Elle doit localiser les conditions existantes, saisir les champs clés et comprendre ce qui a changé. Ce flux de travail illustratif combine les capacités documentaires pertinentes sans considérer une réponse IA comme un examen juridique complet.
- 01
Trouver la source pertinente
Recherchez dans la collection de références approuvée l'accord ou la politique existante. Ouvrez le passage cité pour confirmer que la réponse fait référence au bon document et à la bonne version.
- 02
Définir les champs à saisir
Spécifiez des champs tels que le nom du fournisseur, les dates du contrat et les conditions de paiement. Vérifiez les valeurs extraites par rapport au document, y compris les éléments absents, peu clairs ou répartis sur plusieurs sections.
- 03
Comparer les versions
Examinez les documents précédents et révisés ensemble. Inspectez les différences qui comptent pour le processus, plutôt que de se fier uniquement à un résumé généré des modifications.
- 04
Enregistrer le résultat de l'examen
Conservez ensemble les versions sources et les résultats examinés par l'équipe. La personne responsable décide quelles modifications nécessitent des clarifications ou un suivi.
Comment l'IA transforme le contenu des documents en informations utilisables
La génération augmentée par récupération (RAG) trouve le contexte de documents pertinent qu’un modèle de langage peut utiliser dans une réponse. L’extraction structurée se concentre sur des champs définis, tandis que la comparaison de documents aide à examiner les changements entre les versions. Les références sources aident le réviseur à localiser les preuves ; leur présence seule n’établit pas qu’une réponse soit correcte.
Évaluer sur les documents que votre équipe utilise réellement
- Questions avec des réponses connues et questions auxquelles la collection ne peut pas répondre.
- Vérifications d’extraction au niveau des champs, y compris les valeurs manquantes et le libellé ambigu.
- Comparaisons de versions avec ajouts significatifs, suppressions et termes modifiés.
- Qualité des documents, formats pris en charge et exigences d’accès convenus lors de la définition du périmètre.
Le flux de travail du contrat est illustratif. La couverture du format et la qualité des documents doivent être vérifiées avec des fichiers représentatifs, et les constatations importantes doivent être examinées par l'équipe responsable.
Comment évaluer la valeur
Évaluer le soutien par les sources, l’exactitude des champs et le temps de contrôle, y compris pour des documents difficiles ou des réponses absentes.
Questions sur cette solution
Quand utiliser RAG ?
Pour explorer les connaissances et poser des questions. L’extraction convient aux champs répétitifs.
Peut-on vérifier les sources ?
L’interface montre les références et fragments documentaires, dont la pertinence doit être contrôlée.
La recherche, l'extraction et la comparaison de documents peuvent-elles fonctionner ensemble ?
Oui. Un flux de travail peut localiser des informations de référence, capturer des champs définis et examiner les différences entre les versions des documents. Chaque sortie doit être vérifiée par rapport à la source pertinente.
Comment la qualité de l'IA pour les documents doit-elle être évaluée ?
Utilisez des fichiers représentatifs, des questions à réponse connue, des questions sans réponse, des vérifications d'extraction au niveau des champs et des modifications de version significatives. Passez en revue l'ensemble du processus, y compris le temps nécessaire pour vérifier les sorties.
La prochaine étape commence par une bonne question.
Décrivez la décision difficile, les données disponibles et les contraintes à respecter. Nous examinerons ensemble l’adéquation de l’approche.