CASO DE USO EN PRODUCCIÓN

API de IA para analizar documentos

Un equipo jurídico compara un contrato marco con un anexo de seguridad y una tabla de precios. El analizador conserva páginas, títulos, tablas y notas al pie. El modelo recibe secciones seleccionadas y genera un informe de diferencias por cláusula.

Análisis de documentos largos con pruebas citadas y resultados estructurados
API de IA para analizar documentos

Implementación para producción

API, modelo principal y configuración alternativa

Elección para producciónRecomendaciónPor qué
APIPOST /v1/chat/completionsSolicitud del servidor compatible con OpenAI
Modelo principalgemini-2.5-proGemini 2.5 Pro es la primera opción para muchos documentos mixtos y comparaciones entre ellos.
Modelo alternativogpt-5.6-terraUsa Terra para documentos de texto ya reducidos a las secciones relevantes. Escala solo las cláusulas de alto riesgo sin resolver a Sol o a asesoría jurídica.
Modelo para tareas más difícilesgpt-5.6-solÚsalo solo si la ruta principal no alcanza el umbral de calidad o complejidad
Formato esperadoJSON validadoUna tabla de diferencias por cláusula con documento y página en cada fila.
01
Ejemplo

Análisis de documentos en producción

Un equipo jurídico compara un contrato marco con un anexo de seguridad y una tabla de precios. El analizador conserva páginas, títulos, tablas y notas al pie. El modelo recibe secciones seleccionadas y genera un informe de diferencias por cláusula.

Cada diferencia debe citar el documento y la página exactos. Comprueba la calidad de OCR antes de llamar al modelo; vuelve a procesar un escaneo malo en vez de pedirle que adivine.

02
Arquitectura

Cómo funciona el proceso de análisis de documentos

  • Analiza documentos conservando referencias de página y estructura.
  • Selecciona cláusulas relevantes para la revisión.
  • Pide una tabla de diferencias con formato uniforme.
  • Verifica cada cita contra el fragmento original.
  • Envía a revisión las pruebas ausentes, contradictorias o con OCR deficiente.
03
Solicitud de API

Llama a gemini-2.5-pro mediante LLMFly AI

Envía la solicitud desde el servidor. Sustituye el contenido de ejemplo y los esquemas de muestra por datos y herramientas de tu aplicación.

request.example
curl https://app.llmfly.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LLMFLY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Compare the supplied contract sections. Return a deviation table with issue, baseline clause, changed clause, risk, document ID, and page. Never infer missing text."},
      {"role": "user", "content": "Compare liability, security, renewal, and pricing terms across these documents."}
    ],
    "response_format": {"type": "json_object"}
  }'
04
Elección del modelo

Por qué gemini-2.5-pro es el modelo principal

Gemini 2.5 Pro es la primera opción para muchos documentos mixtos y comparaciones entre ellos.

Usa Terra para documentos de texto ya reducidos a las secciones relevantes. Escala solo las cláusulas de alto riesgo sin resolver a Sol o a asesoría jurídica.

05
Aceptación

Pruebas de aceptación de análisis de documentos

MétricaCondición para aprobar
Precisión de las pruebasCada respuesta importante apunta a la página, sección, tabla o nota correcta
Recuperación entre seccionesLas preguntas entre secciones incluyen todos los fragmentos necesarios
Tablas y notas al pieLos valores y condiciones de tablas y notas se conservan al analizar
Coste por documentoAnálisis, búsqueda, generación y verificación respetan el presupuesto por documento
06
Gestión de fallos

Fallos que resolver antes de desplegar

  • Suponer que un contexto grande elimina la búsqueda
  • Perder referencias de página
  • Premiar resúmenes fluidos pero sin respaldo
  • Ignorar páginas mal procesadas
07
Salida

Salida e historial de ejecución

Una tabla de diferencias por cláusula con documento y página en cada fila.

Registra ID del modelo y solicitud, tokens, reintentos, validación y decisión final en cada ejecución de producción.

Preguntas frecuentes

¿Debo incluir todo el documento en un prompt?

Solo si la ruta probada, la tarea, la latencia y el coste lo permiten; la búsqueda suele seguir ayudando.

¿Cómo audito las respuestas?

Conserva los IDs de página y exige fuentes para las respuestas importantes.

¿Cómo trato los PDF escaneados?

Evalúa la calidad del OCR por separado antes del modelo.

Prueba esta configuración con tus datos

Compara principal y alternativo con las mismas solicitudes, herramientas y reglas de validación.

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