РАБОЧИЙ СЦЕНАРИЙ

API LLM для извлечения структурированных данных

Процесс извлекает поставщика, номер счёта, валюту, итог, налог и срок оплаты из счетов по почте. Gemini 2.5 Flash получает OCR-текст и сведения о расположении и возвращает один JSON-объект с версией.

Рабочий пример

API, основная модель и резервная конфигурация

Выбор для рабочей среды	Рекомендация	Почему
API	POST /v1/chat/completions	Серверный запрос, совместимый с OpenAI
Основная модель	gemini-2.5-flash	Gemini 2.5 Flash — основной путь массового извлечения в текущем каталоге.
Запасная модель	gpt-5.6-terra	Используйте Terra, если она лучше справляется с конкретным типом документов. Длинные документы и сложную вёрстку передавайте Gemini 2.5 Pro.
Модель для сложных задач	gemini-2.5-pro	Используйте только при выходе за возможности основной модели по качеству или сложности
Требования к выводу	Проверенный JSON	Строгий JSON invoice.v3: типы полей, null для отсутствующих данных и исходный фрагмент для каждого значения.

Сценарий

Рабочее приложение для извлечения структурированных данных

Отсутствующие поля остаются null. Неоднозначные итоги содержат возможные значения и исходные фрагменты. Перед принятием записи проверяются типы и расчёты; ошибки отправляются на исправление или проверку.

Архитектура

Как устроен процесс извлечения структурированных данных

Выполните OCR и сохраните исходные фрагменты.
Передайте версию схемы вместе с документом.
Запросите строгий JSON с null для отсутствующих данных.
Проверьте схему, валюту, итоги, даты и подтверждающие фрагменты.
Примите, исправьте один раз или передайте человеку.

Запрос API

Вызовите gemini-2.5-flash через LLMFly AI

Отправляйте запрос с сервера. Замените пример и схему-заглушку данными и инструментами приложения.

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"}
  }'

Выбор модели

Почему основная модель — gemini-2.5-flash

Gemini 2.5 Flash — основной путь массового извлечения в текущем каталоге.

Используйте Terra, если она лучше справляется с конкретным типом документов. Длинные документы и сложную вёрстку передавайте Gemini 2.5 Pro.

Приёмка

Проверки результата извлечения структурированных данных

Показатель	Условие успеха
Доля ответов по схеме	Ответ проходит проверку версии схемы без исправлений
Точность и полнота по полям	Каждое важное поле достигает своих целей точности и полноты
Доля неподтверждённых значений	У каждого значения есть исходный фрагмент или явное правило вычисления
Стоимость принятой записи	Генерация, проверка, исправление и рассмотрение укладываются в бюджет

Обработка ошибок

Ошибки, которые нужно обработать до запуска

Считать корректный JSON правильными данными
Угадывать отсутствующие поля
Менять схемы без версий
Скрывать важные ошибки средними значениями

Выход

Вывод и журналы выполнения

Строгий JSON invoice.v3: типы полей, null для отсутствующих данных и исходный фрагмент для каждого значения.

Для каждого рабочего запуска записывайте ID модели и запроса, токены, повторы, проверку и итоговое решение.

Частые вопросы

Достаточно ли корректного JSON?

Нет. Проверьте схему, затем сопоставьте каждое извлечённое значение с источником.

Как обозначать отсутствующие значения?

Задайте правила: например, null для отсутствующих данных и отдельный статус для неоднозначности.

Какая метрика важнее всего?

Отчитывайтесь о точности и полноте каждого поля, особенно запускающего действия.

Проверьте настройки на своих данных

Сравните основную и запасную модели с одинаковыми запросами, инструментами и правилами проверки.

Сравнить модели