रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन
PDF, स्कैन या इमेज अपलोड करें और Heyyel Data Extractor को दस्तावेज़ का पूरा कंटेंट प्रोसेस करने दें — बिना पहले अलग-अलग फ़ील्ड परिभाषित करने के। रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन दस्तावेज़ के भीतर की जानकारी तक पहुँचने का सबसे तेज़ तरीका है जब आपको अभी कस्टम स्कीमा की ज़रूरत नहीं है।
रॉ डेटा क्यों
कभी-कभी आप पहले से नहीं जानते कि कौन से फ़ील्ड मायने रखते हैं। कभी-कभी आपको बस PDF, स्कैन या इमेज में जो कुछ भी है उस सब तक पहुँच चाहिए। रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन फ़ील्ड कॉन्फ़िगरेशन चरण हटा देता है ताकि आप पहले दस्तावेज़ प्रोसेस करें और बाद में तय करें कि कंटेंट के साथ क्या करना है।
प्रोसेसिंग से पहले फ़ील्ड की सूची परिभाषित किए बिना दस्तावेज़ कंटेंट कैप्चर करें।
जब जल्दी शुरू करना हो और अभी संरचित एक्सट्रैक्शन स्कीमा न चाहिए तो उपयोगी।
पहले एक्सट्रैक्ट किया कंटेंट देखें, फिर ज़रूरत हो तो ज़्यादा लक्षित एक्सट्रैक्शन वर्कफ़्लो पर जाएँ।
यह कैसे काम करता है
वर्कफ़्लो जानबूझकर सरल है क्योंकि फ़ील्ड कॉन्फ़िगरेशन चरण है ही नहीं।
PDF, PNG, JPG, WebP या TIFF फ़ाइल अपलोड करें। डिजिटल दस्तावेज़, स्कैन और दस्तावेज़ इमेज — सब प्रोसेस हो सकते हैं।
इनवॉइस, रसीद, अनुबंध, बैंक स्टेटमेंट या कस्टम एक्सट्रैक्शन स्कीमा कॉन्फ़िगर करने के बजाय रॉ डेटा चुनें।
Heyyel Data Extractor दस्तावेज़ पढ़ता है — ज़रूरत पड़ने पर OCR के साथ — और बिना अलग-अलग फ़ील्ड सेट करने के उसमें मौजूद जानकारी लौटाता है।
बाद में जब विशिष्ट संरचित मान चाहिए, तो कस्टम डेटा एक्सट्रैक्शन पर जाएँ और ठीक यह परिभाषित करें कि क्या लौटाया जाए।
रॉ बनाम संरचित
रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन और फ़ील्ड-आधारित एक्सट्रैक्शन दो अलग ज़रूरतें पूरी करते हैं।
जब लक्ष्य पहले विशिष्ट फ़ील्ड कॉन्फ़िगर किए बिना दस्तावेज़ का पूरा कंटेंट प्रोसेस करना हो, तब रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन उपयोग करें।
इसके लिए उपयुक्त: खोज-बीन, दस्तावेज़ समीक्षा, फुल-टेक्स्ट एक्सेस और ऐसे वर्कफ़्लो जहाँ ज़रूरी फ़ील्ड अभी ज्ञात नहीं हैं।
जब केवल चुने हुए मान चाहिए — जैसे इनवॉइस कुल, अनुबंध तिथियाँ या बैंक लेन-देन — तब प्रीसेट या कस्टम एक्सट्रैक्शन स्कीमा उपयोग करें।
इस अंतर की गहरी व्याख्या के लिए OCR बनाम डेटा एक्सट्रैक्शन देखें।
OCR और फुल-दस्तावेज़ प्रोसेसिंग
जब PDF या इमेज में मशीन-पठनीय टेक्स्ट नहीं होता, तो दिखाई देने वाला कंटेंट पहचानने के लिए OCR उपयोग किया जा सकता है। रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन फिर बिना फ़ील्ड-दर-फ़ील्ड सेटअप के दस्तावेज़ जानकारी तक पहुँच देता है।
OCR, दस्तावेज़ पढ़ने और संरचित एक्सट्रैक्शन के बीच क्या होता है, यह समझने के लिए हमारी गाइड AI दस्तावेज़ डेटा एक्सट्रैक्शन कैसे काम करता है प्रक्रिया विस्तार से समझाती है।
आम उपयोग के मामले
यह तय करने से पहले कि कौन सी जानकारी संग्रहीत या विश्लेषित करनी है, दस्तावेज़ के कंटेंट तक पहुँचें।
जब एक तयशुदा एक्सट्रैक्शन स्कीमा बहुत प्रतिबंधात्मक हो, तब अलग-अलग लेआउट वाले दस्तावेज़ प्रोसेस करें।
पूरे दस्तावेज़ से शुरू करें, यह समझें कि क्या उपलब्ध है, फिर तय करें कि ज़्यादा विशिष्ट वर्कफ़्लो चाहिए या नहीं।
सही एक्सट्रैक्शन मोड चुनें
अगर आप पहले से जानते हैं कि कौन सी जानकारी चाहिए, तो दस्तावेज़-विशिष्ट मोड आमतौर पर साफ़ संरचित परिणाम देता है। उदाहरण के लिए, Heyyel Data Extractor इनवॉइस, रसीदों, अनुबंधों और बैंक स्टेटमेंट से चुने गए फ़ील्ड एक्सट्रैक्ट कर सकता है।
अगर आपका दस्तावेज़ इन प्रीसेट में फ़िट नहीं बैठता, तो कस्टम डेटा एक्सट्रैक्शन फ़ील्ड खुद परिभाषित करने देता है। पूरे दस्तावेज़ और लक्षित एक्सट्रैक्शन के बीच चयन करते समय हमारी व्यावहारिक गाइड PDF से विशिष्ट डेटा कैसे एक्सट्रैक्ट करें भी पढ़ें।
सामान्य प्रश्न
रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन पहले अलग-अलग एक्सट्रैक्शन फ़ील्ड कॉन्फ़िगर करने की ज़रूरत के बिना पूरे दस्तावेज़ को प्रोसेस करता है।
नहीं। यही फ़ील्ड-आधारित एक्सट्रैक्शन से मुख्य अंतर है। आप दस्तावेज़ अपलोड करते हैं और स्कीमा परिभाषित किए बिना पूरा कंटेंट प्रोसेस करते हैं।
Heyyel Data Extractor PDF, PNG, JPG, WebP और TIFF सहित सामान्य दस्तावेज़ और इमेज फ़ॉर्मैट समर्थित करता है।
हाँ। स्कैन किए दस्तावेज़ों और इमेज-आधारित फ़ाइलों को पढ़ने के लिए ज़रूरत पड़ने पर OCR उपयोग किया जा सकता है।
जब केवल विशिष्ट फ़ील्ड या पूर्व-निर्धारित संरचित स्कीमा चाहिए तब कस्टम डेटा एक्सट्रैक्शन उपयोग करें। बिना फ़ील्ड सेटअप के पूरा दस्तावेज़ कंटेंट चाहिए तब रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन।
Heyyel Data Extractor पेज-आधारित क्रेडिट मॉडल उपयोग करता है: एक प्रोसेस किया पेज एक क्रेडिट। मौजूदा प्लान मूल्य पेज पर देखें।
कोई सेटअप ज़रूरी नहीं
जब दस्तावेज़ की हर चीज़ चाहिए और पहले फ़ील्ड कॉन्फ़िगर नहीं करना, तब रॉ डेटा एक्सट्रैक्शन से शुरू करें।