Konverze PDF na strukturovaná data: od nepořádných dokumentů k čistým a spolehlivým datům

Právní týmy spoléhají na data uzamčená v PDF: smlouvy, podání, důkazní materiály, faktury, korporátní dokumenty. Konverze těchto dokumentů do čistých a spolehlivých strukturovaných dat je základem pro analytiku, smluvní playbooky, RAG a automatizaci. Tento tutoriál nabízí produkční plán konverze PDF na data se všemi kontrolami, KPI a governance, které vyžadují podnikové právní týmy.

Cíle

- Konzistentní, se schématem zarovnaná data důvěryhodná pro DMS/CLM/BI - Nižší manuální práce s měřitelnou mírou auto‑accept a průchodností reviewerů - Evidenční integrita: chain‑of‑custody, verzování a reprodukovatelnost - Audit‑ready kvalita s proveniencí a validací na úrovni polí

End‑to‑end pipeline

1) Ingest a normalizace - Zdroje: DMS/ECM události, sledované složky, emailové brány, SFTP, klientské portály. - Normalizace: převést PDF na konzistentní interní reprezentaci. Zachovat originál a hash (SHA‑256) v neměnném úložišti pro evidenční potřeby. - Stránkové obrázky a textové vrstvy: preferovat nativní text; generovat obrázky stránek pro robustní analýzu layoutu a OCR fallbacky.

2) OCR a extrakce textu - Volba režimu: detekovat nejprve textové stránky a vyhnout se zbytečnému OCR; OCR použít pro obrazové stránky. - Tuning OCR: jazykové balíčky, slovníky právních termínů, adaptivní thresholding pro nízký kontrast. - Zachytit confidence: ukládat confidence z OCR a kvalitu zón (skew, blur, DPI) pro další rozhodování.

3) Porozumění layoutu - Segmentovat hlavičky/patičky, číslování stránek a watermarky, aby nekontaminovaly extrakci. - Detekovat tabulky (linky, whitespace, zarovnání) a key‑value vzory; podporovat vícesloupcové layouty a rotovaný text. - Identifikovat hranice klauzulí dle nadpisů a číslování u právních dokumentů.

4) Extrakce polí a mapování - Přístupy: - Heuristiky/pravidla pro standardní formuláře (zónové šablony, kotvy). - ML pro entity a key‑value v proměnlivých formátech. - Hybrid: ML navrhne, pravidla deterministicky potvrzují. - Provenience pole: uložit zdrojovou stránku, bounding box, verzi pravidla/modelu a čas extrakce.

5) Normalizace a validace - Normalizovat data, měny, procenta, ID; standardizovat názvy stran přes master data či fuzzy matching. - Cross‑field kontroly: součet položek vs. total, pořadí účinnosti vs. expirace, detekce duplicit faktur. - Confidence‑based routing: high‑confidence a pravidly vyhovující hodnoty auto‑accept; low‑confidence či konfliktní hodnoty k review.

6) Review workflow (human‑in‑the‑loop) - UI s náhledem úryvku, zvýrazněním zóny a výsledky validací. - Batchování dle typu dokumentu a kritičnosti polí pro vyšší průchodnost. - Akce reviewerů ukládat jako tréninkové signály a zdroj pro update pravidel.

7) Výstup a integrace - Emitovat "gold" strukturované výstupy (JSON/Parquet) i obohacená PDF (záložky, redakce, Bates). - Verzovaná schémata: bezpečný vývoj schémat; backward‑compatible pohledy. - Integrace s CLM, matter systémy, BI sklady a search/RAG indexy.

Jak pomáhá BASAD: BASAD implementuje podnikovou automatizaci zpracování PDF naladěnou pro právní workloady: selektivní OCR strategie, layout-aware parsing, extrakce tabulek/formulářů, bezpečná orchestrace a měřitelná QA. Integrujeme s vaším DMS/CLM a downstream search/RAG s robustní pozorovatelností a ochrannými prvky.