智能文档处理对于人工智能代理的关键作用

文档是每个业务流程的基础。传统上，企业完全依赖人们来理解和处理它们，然后才发展到将人工智能和自动化相结合。随着人工智能代理（基于人工智能的软件实体能够独立规划、工作和做出决策）的出现，文档驱动的流程现在可以实现端到端自动化，从而使人们能够专注于更重要的任务。

然而，人工智能代理在一致性和规模方面遇到了困难。当被要求理解和处理少量简单文档时，典型的人工智能代理表现良好。然而，在数百、数千甚至数百万的企业规模中，准确性和性能会下降。此外，复杂的文档（包含嵌入的表格、图表和推断值等元素）对于代理来说可能是理解的真正挑战。

在这篇博客中，我将解释为什么智能文档处理 (IDP) 功能是基于文档的流程的代理自动化中缺失的部分。我将展示 IDP 如何使 AI 代理能够一致、准确、快速、大规模地理解和处理企业文档。

IDP 如何增强代理自动化？

人工智能代理与真正的工人相似，他们需要很多不同的工具才能做好工作。同样，代理在遇到复杂文档时应该调用特定的“工具”，或者在没有可用工具的情况下升级为人工。

当代理使用针对特定任务而调整的工具时，他们的效率最高。您可以向代理提供文档，并希望它每次都能提取正确的数据。但更好的选择是微调提取器，让代理将其用作任务的高精度工具。

这就是 IDP 发挥作用的地方。

IDP 解决方案，如 UiPath IXP（智能提取和处理），提供了代理所缺乏的重要文档处理功能。他们通常：

• 输出可用于自动化的一致的结构化数据

• 提供工具来衡量人工智能模型的准确度和精确度、如何收集真实数据以及如何比较不同模型版本

• 提供快速迭代和提高模型性能以及在单个字段级别微调模型的方法

• 提供模型、模式、提示等版本控制

您可以在此演示中了解 IDP 如何一致、可靠地从最复杂的文档类型中提取重要数据：

代理使用 IDP 作为工具来准确理解复杂文档并将其处理为结构化、一致的数据。然后，代理可以轻松使用其推理功能来利用 IDP 输出并完成其余的工作流程。

IDP 是任何需要在其工作流程中处理文档的代理工具箱中的重要工具。它减少了手动文档审查的需要，并确保基于文档的流程可以顺利且很大程度上自主地运行。

可以使用大型语言模型进行文档处理吗？

IDP 解决方案是 AI 代理可能调用来执行基于文档的端到端流程的多种工具之一。但是，您能否用 ChatGPT 或 Claude 等大型语言模型 (LLM) 替换 IDP “工具”？

人工智能模型通常需要大量的前期培训，员工需要手动注释许多文档。然而，最新的法学硕士在较小的用例中表现出了强大的性能，利用其本机理解和推理能力无需训练即可提取正确的数据。然而，更大的企业规模流程需要更加严格和可靠。

IDP 解决方案不仅仅是法学硕士。毕竟，强大的数据提取器只是完整 IDP 解决方案中的一个组件。企业还必须考虑：

• 数字化

• 分类

• 拆分数据包和大文档

• 提取（模板、机器学习、生成式 AI）

• 微调

• 数据验证和强化学习

• 模特托管

• 系统集成和工作流程处理

• 访问控制

• 安全性

• 治理与合规

法学硕士擅长创造性、非结构化的工作，但他们很难长期保持准确性。如果代理人要求法学硕士从复杂的文档中提取特定信息，那么前几次尝试可能会成功。然而，错误是不可避免的。它可能会产生错误的输出，并且如果没有监控功能，如果不手动检查每个文档，您就无法知道。在那个阶段，您可能还需要手动处理它们。

法学硕士也很难获得一致的、结构化的输出。这通常需要花费数小时的试错提示工程，即使这样，也不能保证模型不会产生幻觉或偏离您要求的输出。

基于聊天的法学硕士非常适合临时使用，但开箱即用，它们无法提供企业在不进行重大调整的情况下进行大批量可重复文档提取所需的信心或可靠性。他们擅长处理涉及大量灵活性和不确定性的任务，并且您并不总是需要一致的输出。但是，当您在业务环境中，为了完全相同的目标处理数千份文档时，您确实需要可靠、可重复且结构化的输出。挑战在于转变本质上不确定的模型；并将它们变成更具确定性和可预测性的工具，用于可重复的流程。

UiPath IXP：启用代理数据提取

最新的 IDP 解决方案以一个或多个法学硕士为核心。这可能包括外部法学硕士，但最重要的是，还包括专门的法学硕士，如 UiPath Helix Extractor 1.0。这些法学硕士经过专门培训，可以从复杂文档和通信等不同格式中提取数据。最新的 IDP 还提供了许多工具、集成和功能，以提高其输出的一致性和可靠性，远远超出单个法学硕士可以单独完成的工作。

UiPath IXP 将 LLM 的最佳功能和灵活性与 IDP 的企业控制和护栏相结合。一方面，IXP 可以让您立即开始处理复杂的文档，并且只需最少的提示。同时，我们提供了大量工具来帮助您一致地定义模型所需的结构化输出。这些品质使 IXP 成为 AI 代理的理想工具。

IXP 提供推理优先的训练过程。无需培训或即时工程即可从复杂的非结构化文档中准确提取有用的数据。这使得 IXP 能够在代理流程中快速部署。代理或用户只需向模型提供有关提取内容及其在文档中显示方式的说明（就像提示一样）。

虽然与 UiPath IXP 的交互类似于 LLM 体验，但在幕后进行了大量的后处理和预处理，以确保数据输出的一致性。还提供了对这些生成模型的模式的强有力的控制。我们允许您创建自己的“字段组”，指定您想要提取的确切信息。输出是人工智能代理使用生成的结构化数据来执行基于文档的流程并创造价值所需的确切格式。

最后，UiPath IXP 通过提供精确控制来解决 AI 模型错误，以确保输出的准确性。 UiPath IXP 通过我们新的验证体验使验证变得容易。我们的模型为每个预测提供置信度分数，与其他业务检查相结合，可用于在需要时触发手动审核。这样，不确定的预测就可以由人类在循环中进行审查和纠正，确保人工智能代理能够使用来自文档的高质量、准确的数据。

出于这些原因，IXP 将成为 UiPath Agent Builder 中的原生工具，UiPath Agent Builder 是我们用于在整个企业中构建、测试和部署 AI 代理的统一工具。在构建自己的 AI 代理时，用户可以将 IXP 添加到其代理的“工具箱”中，使其能够轻松利用正确的功能来处理文档处理任务，无论是结构化、半结构化还是复杂和非结构化。使用 UiPath Agent Builder 和 IXP 的企业可以快速实现强大的文档流程自动化，并且可以根据其具体业务需求进行微调。

摘要

代理自动化可以实现复杂业务流程的自动化，但其有效性取决于对可靠的结构化数据的访问，尤其是在涉及文档时。

IDP 提供了理想的解决方案，使代理能够一致、准确且可控地解释文档并对其采取行动。 UiPath IXP 通过将灵活的 AI 与企业级验证、模式控制和集成相结合，改进了标准 LLM 性能。通过使用 IXP 为代理提供工具，您无需进行复杂的提示工程和前期培训，并使代理能够准确、确定地从您的文档中提取价值。

随着企业将代理自动化扩展到文档密集型流程，IDP 将成为代理工具箱中确保稳健性和可靠性的重要工具。要了解 UiPath 如何将市场领先的 IDP 功能与代理自动化相结合，请深入了解 UiPath IXP。