Нейросеть для отчётов: данные, таблицы, сводки

Модель не считает лучше таблицы, но быстро вытаскивает данные из текста и приводит их к колонкам. Считать и сверять всё равно придётся в таблице.

Что подойдёт

Порядок работы

1. Определите колонки до запроса: дата, контрагент, сумма, номер документа.
2. Дайте модели одну страницу или один документ и попросите CSV с этими колонками.
3. Проверьте первую строку вручную: если формат верный, обрабатывайте остальные.
4. Сведите всё в таблицу и проверьте контрольную сумму строк и сумм.
5. Расхождения ищите по номерам документов, а не глазами по всему массиву.

Что модель делает хорошо

• вытаскивает поля из однотипных счетов и накладных
• превращает переписку в список договорённостей и сроков
• пишет текст отчёта по готовым цифрам: что выросло, что просело

Где ломается

• теряет строки на документе в 200 страниц
• путает десятичные разделители и валюты
• выдаёт красивую сводку с неверной арифметикой

Проверка

Сверяйте сумму и количество строк, а не «выглядит правдоподобно». Если модель ошиблась в одном документе из двадцати, глазами это не поймать — нужна контрольная сверка.

Вопросы и ответы

Можно ли загрузить 200 страниц сразу?

Технически ограничение зависит от сервиса, но качество падает. Надёжнее обрабатывать партиями по 10–20 страниц.

Посчитает ли модель итоги?

Посчитает и может ошибиться. Итоги всегда считать в таблице.

Что делать с отсканированными документами?

Сначала распознать OCR, потом отдавать модели текст. Иначе часть цифр потеряется.