प्रोजेक्ट अवलोकन
सेवा अनुरोधों को ingest करने, AI के माध्यम से संरचित डेटा निकालने, और अनुमोदन checkpoint मनुष्यों को रूट करने वाली स्वचालित दस्तावेज़ प्रसंस्करण पाइपलाइन।
इंजीनियरिंग चुनौती
ऑपरेशंस स्टाफ विक्रेता PDF और ईमेल से सारणीबद्ध डेटा, ऑर्डर नंबर और स्पेसिफिकेशन मैन्युअल निकालने में सप्ताह में 15+ घंटे लगा रहा था — एंट्री बाधाएँ और टाले जा सकने वाले ट्रांसक्रिप्शन त्रुटियाँ।
- उच्च accuracy requirement: Automated extraction financial actions execute करने से पहले staff द्वारा verifiable होनी चाहिए।
- विविध PDF प्रारूप और असंरचित स्कैन किए गए दस्तावेज़ संभालने चाहिए।
- डेटा गोपनीयता: ग्राहक जानकारी अलग रहनी चाहिए और सार्वजनिक model training में कभी उपयोग नहीं होनी चाहिए।
इंजीनियरिंग और आर्किटेक्चर दृष्टिकोण
हमने नियतात्मक ऑप्टिकल पार्सिंग को LLM-संचालित सिमेंटिक निष्कर्षण के साथ मिलाकर असिंक्रोनस इवेंट-ड्रिवन ऑटोमेशन लेयर लागू किया। निकाले गए फ़ील्ड कॉन्फ़िडेंस स्कोर पाते हैं और टारगेट सिस्टम में सिंक से पहले साइड-बाय-साइड मानव समीक्षा ड्रॉअर में प्रस्तुत होते हैं।
PDF text extraction के साथ automated webhook और email parsing.
field-level confidence flags के साथ schema-guided LLM structured output parsing.
low-confidence fields highlight करने वाला streamlined UI instant 1-click verification के लिए।
validated data ERP और CRM systems को dispatch करने वाले resilient queue workers.
मुख्य इंजीनियरिंग निर्णय
98% से नीचे confidence score वाले किसी भी document के लिए human verification triggers लागू किए।
वॉल्यूम स्पाइक के दौरान शून्य ड्रॉप्ड दस्तावेज़ सुनिश्चित करने के लिए डेड-लेटर रीट्राई लॉजिक वाली Redis क्यू उपयोग की।
पारदर्शी ऑडिट अनुपालन के लिए सभी मूल दस्तावेज़ और निष्कर्षण टेलीमेट्री संग्रहीत।
सत्यापित परिणाम
मैन्युअल ट्रांसक्रिप्शन के घंटों को सत्यापन के तेज़ सेकंडों में बदला।
दोहरी स्वचालित और मानव सत्यापन से डेटा एंट्री गलतियाँ लगभग शून्य।
Enterprise data isolation शून्य public model training exposure के साथ बनाए रखा।