CASO DE USO EN PRODUCCIÓN

API de IA para extraer datos estructurados

Un proceso extrae proveedor, número de factura, moneda, total, impuestos y vencimiento de facturas recibidas por correo. Gemini 2.5 Flash recibe texto OCR e indicaciones de diseño y debe devolver un objeto JSON con versión.

Campos del documento convertidos en JSON validado
API de IA para extraer datos estructurados

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-flashGemini 2.5 Flash es la ruta principal de extracción de gran volumen del catálogo actual.
Modelo alternativogpt-5.6-terraUsa Terra si funciona mejor con un tipo concreto de documento. Escala a Gemini 2.5 Pro los documentos largos o con diseño complejo.
Modelo para tareas más difícilesgemini-2.5-proÚsalo solo si la ruta principal no alcanza el umbral de calidad o complejidad
Formato esperadoJSON validadoJSON invoice.v3 estricto, con campos tipados, null para datos ausentes y fuente por valor.
01
Ejemplo

Extracción de datos estructurados en producción

Un proceso extrae proveedor, número de factura, moneda, total, impuestos y vencimiento de facturas recibidas por correo. Gemini 2.5 Flash recibe texto OCR e indicaciones de diseño y debe devolver un objeto JSON con versión.

Los campos ausentes quedan en null. Los totales ambiguos incluyen valores candidatos y sus fuentes. El proceso valida tipos y cálculos antes de aceptar el registro; los fallos se corrigen o revisan.

02
Arquitectura

Cómo funciona el proceso de extracción de datos estructurados

  • Aplica OCR y conserva los fragmentos de origen.
  • Envía la versión del esquema con el documento.
  • Pide JSON estricto con null para datos ausentes.
  • Valida esquema, moneda, totales, fechas y fuentes.
  • Acepta, corrige una vez o envía a revisión humana.
03
Solicitud de API

Llama a gemini-2.5-flash 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-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Extract one invoice into the supplied JSON schema. Use null for absent fields. Include a source span for every non-null value. Never guess."},
      {"role": "user", "content": "Extract this invoice using schema invoice.v3."}
    ],
    "response_format": {"type": "json_object"}
  }'
04
Elección del modelo

Por qué gemini-2.5-flash es el modelo principal

Gemini 2.5 Flash es la ruta principal de extracción de gran volumen del catálogo actual.

Usa Terra si funciona mejor con un tipo concreto de documento. Escala a Gemini 2.5 Pro los documentos largos o con diseño complejo.

05
Aceptación

Pruebas de aceptación de extracción de datos estructurados

MétricaCondición para aprobar
Respuestas con esquema válidoLa respuesta cumple el esquema versionado sin corrección
Precisión y recuperación por campoCada campo crítico cumple sus objetivos propios de precisión y recuperación
Valores sin respaldoCada valor tiene una fuente o una regla explícita de cálculo
Coste por registro aceptadoGeneración, validación, corrección y revisión respetan el presupuesto
06
Gestión de fallos

Fallos que resolver antes de desplegar

  • Confundir JSON válido con datos correctos
  • Adivinar campos ausentes
  • Cambiar esquemas sin versiones
  • Ocultar errores críticos con promedios
07
Salida

Salida e historial de ejecución

JSON invoice.v3 estricto, con campos tipados, null para datos ausentes y fuente por valor.

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

Preguntas frecuentes

¿Basta con JSON válido?

No. Valida el esquema y compara cada valor extraído con su fuente.

¿Cómo represento valores ausentes?

Define el contrato: por ejemplo, null para datos ausentes y un estado separado para la ambigüedad.

¿Qué métrica importa más?

Informa precisión y recuperación por campo, sobre todo en los que activan acciones.

Prueba esta configuración con tus datos

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

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