Ons werk
Digital Lab
Diensten
Over ons
Insights
Werken bij
Team
Contact
EN
Data extractor

Met AI data extractie voor inspectierapporten

Stel je voor: het verwerken van 500 inspectierapporten per maand, elk meer dan 50 pagina's lang, met kritieke veiligheidsbevindingen begraven in verschillende formaten en tabellen. Het missen van zelfs maar één bevinding kan leiden tot ernstige veiligheidsrisico’s.

Een van onze klanten stond voor precies deze uitdaging. Ze ontvangen regelmatig inspectierapporten van diverse bedrijven en hadden een oplossing nodig om deze rapporten automatisch te analyseren en alle relevante bevindingen naar hun onderhoudssysteem te exporteren.

Wat volgde was een reis in AI-technologie die een nauwkeurigheid van 98-100% bereikte in de geautomatiseerde analyse van inspectierapporten.

De Uitdaging: Inzichten extraheren uit complexe rapporten

Elk inspectierapport varieerde in structuur, wat geautomatiseerde verwerking lastig maakte. Standaard analysemethoden slaagden er niet in de data te extraheren die we nodig hadden. We hadden een oplossing nodig die betrouwbaar gestructureerde data uit diverse rapporten kon halen. AI was de sleutel tot het oplossen van deze uitdaging.

Belangrijkste bevindingen: AI to the rescueTijdens ons ontwikkelproces hebben we verschillende kritieke AI-gestuurde technieken geïdentificeerd en toegepast voor succes:
AI-verbeterde conversie voor nauwkeurige weergave van PDF's in Markdown: Het was essentieel dat de geëxtraheerde tekst zijn originele structuur behield. AI-technieken stelden ons in staat om het volgende te behouden:
    • Tabellen met duidelijke kolomuitlijning en kleurmarkeringen.
    • Headers en footers zonder de inhoudsstroom te verstoren.
    • Afbeeldingen en referenties die correct aan bevindingen zijn gekoppeld.
AI-gestuurde Prompt Engineering: Een goed gestructureerde AI-prompt verbeterde de nauwkeurigheid aanzienlijk door:
    • Het geven van duidelijke richtlijnen voor de output.
    • Het precies definiëren van kernbegrippen.
    • Het toevoegen van voorbeelden om de AI-interpretatie te verbeteren.
Keuze van het AI-model is belangrijk: Hoewel ChatGPT een basis bood, leverde het AI-model van Anthropic aanzienlijk preciezere resultaten. Het garanderen van een 'high-fidelity' analyse was cruciaal voor het automatiseren van gestructureerde data-extractie.

Door op elk niveau gebruik te maken van AI, behaalden we resultaten van hoge kwaliteit, waardoor de geëxtraheerde rapporten gestructureerd en gemakkelijk te verwerken zijn zonder menselijke tussenkomst.

Verrassend inzicht: Tijdens het testen dachten we soms dat de AI het mis had — om er vervolgens achter te komen dat we zelf bevindingen hadden gemist die de AI wél correct had gedetecteerd! Een beetje eng, maar ook indrukwekkend.

Silvain AI Expert

Conclusie

Sping heeft met succes een geavanceerde AI-oplossing gebouwd om de analyse van inspectierapporten te automatiseren. Met een nauwkeurigheid van 98%-100% was onze klant enthousiast over de resultaten.

AI revolutioneert documentverwerking.

Door gebruik te maken van gestructureerde extractie en AI-gestuurde analyse, kunnen organisaties zelfs de meest complexe workflows automatiseren met een ongekende nauwkeurigheid en efficiëntie.
Bij Sping verleggen we altijd de grenzen van wat mogelijk is met AI. Heb je een vergelijkbare uitdaging? Laat het ons weten!

Q&A

Hebben jullie een custom LLM getraind?

Het trainen van een model vereist meer dan 10.000 gelabelde documenten — die we niet hadden. In plaats daarvan was AI-powered prompt engineering met een bestaand model de betere aanpak.

Hebben jullie een vector database gebruikt?

Nee. Vector databases helpen bij het doorzoeken van grote datasets, maar we wisten al waar de relevante data zich bevond.

Kunnen we met je meedenken?

Jan Gerard Snip - Founder

hello@sping.nl 088 774 6400 Bekijk meer van onze innovatieve cases