Citiți o factură într-o secundă

Alegeți un exemplu sau deschideți propria factură PDF. Un model mic din browserul dumneavoastră găsește vânzătorul, cumpărătorul, codurile de TVA, datele, sumele și IBAN-ul și le marchează pe fiecare pe pagină. Fișierul nu părăsește niciodată această pagină.

Demo-ul necesită JavaScript. Modelul se descarcă o singură dată, 34 MB; browserul dumneavoastră îl păstrează.

Citește PDF-uri digitale, de felul celor exportate de programele de contabilitate, în engleză, poloneză, germană, franceză, spaniolă și lituaniană. Scanările și fotografiile nu sunt acceptate. Exemplele au fost scrise de un LLM local; fiecare firmă și fiecare număr din ele sunt inventate.

98% vs 92%Din câmpurile a 60 de facturi verificate de mână, citite corect. Un LLM deschis de 200 de ori mai mare a citit 92%.

80% completeDintre aceste facturi au avut toate câmpurile corecte; LLM-ul a reușit 53%. Cifrele de control și sumele sunt afișate lângă câmpuri.

Sub o secundăPer factură, în browserul dumneavoastră. LLM-ul a avut nevoie de 1,2 secunde per factură pe un GPU.

Cum funcționează

DateNicio factură reală. Un generator a creat 9.000 de facturi în șase machete și șase limbi. Un LLM deschis local a scris încă 566 pentru 30 de tipuri de afaceri, fiecare cu macheta ei, iar fiecare a fost completată încă de cinci ori cu nume și numere inventate. Fiecare factură a fost tipărită în PDF în Chrome și citită înapoi așa cum o citește această pagină.

ModelPrimele 12 din cele 22 de straturi ale mmBERT-small, ajustate să marcheze cuvintele a unsprezece câmpuri: 33 MB de ponderi plus un vocabular de 1 MB. Pagina este citită bloc cu bloc, astfel încât un vânzător și un cumpărător tipăriți unul lângă altul nu se amestecă. Cele 60 de facturi de test provin de la același LLM, pentru alte zece tipuri de afaceri, deci 98% este o limită superioară.

ReguliCodurile de TVA și IBAN-urile au cifre de control. O alegere care nu trece verificarea este înlocuită cu numărul de pe pagină care o trece, iar valoarea netă plus TVA trebuie să fie egală cu totalul. Doar regulile citesc 58% din câmpuri și nicio factură complet: nu pot recunoaște un nume de firmă sau un număr de factură.

Comparat cu un LLMQwen 2.5 7B, rugat să dea aceleași câmpuri ca JSON, a citit 92% din câmpuri și 53% din facturi complet, cu 1,2 secunde per factură pe un GPU. Un LLM găzduit ar trebui în plus să primească fiecare factură, la un preț per pagină.

Cod, configurații și benchmarkul complet: github.com/balticml/invoice-extraction. Ponderi: huggingface.co/balticml/mmbert-small-invoice-extraction. Vreți asta pentru facturile dumneavoastră? Programați un apel de 30 min