Документооборот — одна из самых ресурсоёмких и повторяемых частей корпоративной рутины. Договоры, счета, акты, заявки, отчёты — всё это требует извлечения данных, проверки, классификации и переноса в систему. Раньше это делалось вручную или с помощью жёстко заданных правил (RPA). Сегодня благодаря большим языковым моделям (LLM) этот процесс можно автоматизировать с гораздо большей гибкостью и точностью.

В этой статье разберём, как можно использовать LLM для извлечения сущностей из неструктурированных документов (например, PDF), классификации документов по типам, автозаполнения шаблонов и систем (CRM, ERP, 1С и т.д.).

---

Проблема: документы приходят в хаотичном виде

Бизнес-реальность такова: каждый день компании получают десятки (а иногда тысячи) документов от контрагентов — в виде отсканированных PDF, Word-файлов или вложений в почте. Структура документов может отличаться, но задача остаётся одинаковой:

• понять, что это за документ (счёт, договор, акт);
• извлечь ключевые данные (номера, даты, суммы, контрагентов);
• сохранить всё в нужном виде — в базе данных, CRM или шаблоне договора.

---

Решение: LLM в роли "умного обработчика"

Современные языковые модели, такие как GPT-4 или Claude, способны читать документы как человек: они "понимают" контекст, выделяют ключевые фрагменты, даже если структура нестандартная. Пример пайплайна:

1. Извлечение текста из PDF

Для начала извлекаем текст из документа:

• если это "живой" PDF — используем библиотеки для парсинга (например pdfplumber, PyMuPDF или pdfminer;
• если это скан — подключаем OCR (Optical Character Recognition) - это технология, позволяющая компьютерам считывать текст с изображений и преобразовывать его в редактируемый и поисковый формат. Для этого можно использовать Tesseract, Google Vision, Azure OCR и др.

2. Запрос к LLM: извлечение сущностей

Пример промта:

Ты — помощник по обработке документов. Проанализируй текст ниже и извлеки следующие данные:
- Номер документа
- Дата составления
- Название контрагента
- Сумма
- Назначение платежа
Ответ верни в JSON.

Ответ:

{
  "document_type": "Счёт на оплату",
  "document_number": "СЧ-4531",
  "date": "2025-04-22",
  "partner": "ООО Ромашка",
  "amount": "154 000 ₽",
  "description": "Поставка расходных материалов"
}

Такой результат уже можно сохранить в базу данных или использовать для создания связанного документа.

---

3. Классификация документов

При помощи ИИ можно быстро понять, что это за документ.

Пример промта:

Прочитай документ и определи его тип. Выбери один из вариантов:
- Договор
- Счёт
- Акт
- Коммерческое предложение
- Неизвестно

4. Генерация и автозаполнение шаблонов

Допустим, у нас есть шаблон договора в формате Word с плейсхолдерами ({{контрагент}}, {{дата}}, {{сумма}} и т.д.). После извлечения сущностей, мы можем автоматически:

• подставить данные в шаблон (python-docx, Jinja2);
• сохранить финальный документ в Word/PDF;
• отправить его на подпись (через API СБИС, DocuSign, КЭП).

---

Что важно учитывать

1. Конфиденциальность: документы могут содержать чувствительные данные. Подробнее о безопасности данных при работе с LLM можно прочитать здесь.
2. Качество OCR: от него зависит успех всего процесса. Используйте специализированные решения, если PDF — это сканы.
3. Валидация результата: даже LLM могут ошибаться. Добавьте проверку (например, обязательные поля, контрольные суммы).
4. Интерактивность: в сложных кейсах можно включать человека в цикл — для подтверждения или корректировки извлечённых данных.

---

Что в итоге?

LLM позволяют автоматизировать документооборот без необходимости писать сотни парсеров и вручную прописывать правила под каждый тип документа. Это:

• экономит время сотрудников;
• снижает количество ошибок;
• ускоряет цикл согласования и подписания.

Всё больше компаний переходят к "умной автоматизации", и документооборот — один из первых и самых эффективных кандидатов на внедрение LLM.

---

Хотите узнать больше о том, как LLM могут помочь в вашем бизнесе? Свяжитесь с нами, и мы подберём решение под ваши задачи!