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✨ Análise do documento API

Faça com que os agentes IA entendam os documentos como os humanos fazem

Desenvolvido por análise de layout, o mecanismo de análise ComPDF AI pode identificar e rotular elementos do documento 30+. Ele vai além da extração: compreende a estrutura, restaura a lógica e fornece dados estruturados de alta qualidade para dar suporte às bases de conhecimento RAG e aos fluxos de trabalho de automação de documentos.

Document Ready

Annual_Report_2024.pdf · 2.4 MB

Layout Analysis
OCR Processing
Metadata Extraction
Document Upload

O que você vê é o que você obtém – experimente a demonstração online agora

Carregue diferentes tipos de documentos e veja ComPDF AI em ação.

Manual IndustrialRelatórios FinanceirosPapelTrabalho de exameNotas manuscritasJornal
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De documentos brutos ao conhecimento pronto para IA

Veja como ComPDF AI transforma documentos não estruturados em conhecimento estruturado e pronto para máquina.

Etapa 1:

Pré-processamento de documentos

Melhore a qualidade da imagem para uma análise mais precisa

Etapa 2:

Análise de layout IA

Entenda o layout e a estrutura da página como um leitor humano

Etapa 3:

Reconstruir estrutura lógica

Restaure a ordem de leitura e a hierarquia e, em seguida, produza dados estruturados compatíveis com LLM

Before
After
Enhancing...

SDK de código aberto para análise rápida de documentos IA

Desenvolvido pelo docslight-lite Python SDK de código aberto, os desenvolvedores podem integrar rapidamente a análise de documentos de alto desempenho com suporte para implantação local e chamadas API baseadas em nuvem.

Copie e execute o comando abaixo em seu terminal para começar segundos.

from docslight import DocSlightclient = DocSlight(mode="cloud", api_key="your api key", base_url = "https://api-server.compdf.com")file_path = "/Users/yourname/Documents/invoice.pdf"result = client.parse(file_path)print(result.to_markdown())

O que você pode construir com resultados analisados?

Análise de documento API

Bases de conhecimento RAG

Converta documentos em dados estruturados para potencializar bancos de dados de vetores e assistentes IA para melhorar a eficiência de recuperação até 99%.

Saiba maisBases de conhecimento RAG
Análise de documento API

Aplicativos LLM

Fornece dados de treinamento limpos e estruturados para ajuste fino e melhoria do modelo, permitindo resultados mais precisos e confiáveis.

Saiba maisAplicativos LLM
Análise de documento API

Pipelines de processamento de dados

Use a saída analisada em fluxos de trabalho ETL e sincronize dados automaticamente com CMS, bancos de dados ou plataformas de automação.

Saiba maisPipelines de processamento de dados
Análise de documento API

Fluxos de trabalho do agente IA

Dê aos agentes IA uma compreensão mais forte dos documentos para que possam raciocinar, recuperar e agir com maior precisão.

Saiba maisFluxos de trabalho do agente IA

Além de OCR, desenvolvido para LLMs

Análise avançada de documentos projetada para sistemas RAG e fluxos de trabalho comerciais totalmente automatizados.

Reconstrução da ordem de leitura

Detecta automaticamente o fluxo de leitura em colunas, notas laterais e layouts complexos

Page 1
Reading order is
crucial for
understanding
the structure
multi-column
documents and
complex layouts
in modern PDFs
especially in
academic papers
and technical
reports
1

Reconhecimento de Tabela

Suporta células mescladas, tabelas sem bordas e reconstrução de tabela entre páginas

Financial Report Q1-Q3Page 3
Table 2.1 - Quarterly Performance
Quarter
Revenue
Growth
Target
Q1 2024
$120K
↑15%
$115K
Q2 2024
$145K
↑21%
$140K
Q3 2024
$168K
↑16%
$160K

Reconhecimento de Fórmula

Capture com precisão fórmulas inline e de bloco, convertendo a saída OCR em LaTeX e Markdown.

Physics FundamentalsPage 42

Mass-energy equivalence in theoretical physics...

E=mc²
LaTeX: E = mc^2

Related equations:

∫ f(x)dx = F(x) + C
x = (-b ± √(b²-4ac)) / 2a

Compreensão do título

Detecte estruturas H1–H6 para construir contornos de documentos para melhor indexação RAG.

Table of ContentsPage ii
Document Outline
Annual Report 2024H11
Executive SummaryH22
Key AchievementsH33
Financial HighlightsH34
Market AnalysisH25
Industry TrendsH36

Reconhecimento de caligrafia

Otimize OCR para capturar aprovações, assinaturas e notas manuscritas.

Contract AgreementPage 1

This agreement is binding between all parties.

Effective date: May 8, 2026

Status:

✓ Approved

Authorized Signature:

John Chen

Margin Notes:

"Please review"
"Call later"
Handwriting detected • 1 approval • 1 signature • 2 notes

Detecção de cabeçalho, rodapé, carimbo e marca d'água

Extraia elementos críticos enquanto filtra artefatos de página barulhentos

Company ConfidentialInternal Document
© 2024 Corporation Inc.Page 1 of 15

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CONFIDENTIAL
APPROVED05/08/26
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ComPDF AI vs. análise tradicional de documentos

Uma solução de análise mais inteligente, precisa e fácil de integrar

Modelo proprietário de análise de layout

Mais que reconhecimento de conteúdo. ComPDF AI entende a estrutura do documento e distingue elementos complexos com precisão de análise de até 99%.

Recuperação avançada de tabela

Reconhecimento de etiquetas 30+

Markdown nativo / saída JSON / TXT

99% Parsing Accuracy

✨ REFERÊNCIAS

Mais rápido, ultraleve, mais preciso, comprovado em benchmarks

Apoiado por avaliações independentes de terceiros e benchmarks do setor, o modelo ComPDF AI ultraleve (0.9B) atinge desempenho e recursos de nível SOTA.

Tabela de classificação de desempenho de análise de referência

Pontuação TotalGERAL
Precisão de análise de documentos complexos
96.45ComPDF AI
95.75MinerU2.5-Pro
95.22GLM-OCR
94.93PaddleOCR-VL-1.5
94.18PaddleOCR-VL
93.74Youtu-Parsing
93.70Ovis2.6-30B-A3B
93.33Logics-Parsing-v2
93.26FireRed-OCR
93.04MinerU-2.5
Texto
0.032ComPDF AI
0.035Ovis2.6-30B-A3B
0.036MinerU2.5-Pro
0.037FireRed-OCR
0.038PaddleOCR-VL-1.5
0.040PaddleOCR-VL
0.041Logics-Parsing-v2
0.044GLM-OCR
0.044Youtu-Parsing
0.045MinerU-2.5
Fórmula
97.76ComPDF AI
97.45MinerU2.5-Pro
97.18GLM-OCR
96.89PaddleOCR-VL-1.5
95.91PaddleOCR-VL
95.77MinerU-2.5
95.65Logics-Parsing-v2
93.63Youtu-Parsing
95.44FireRed-OCR
95.17Ovis2.6-30B-A3B
Tabela
94.80ComPDF AI
93.42MinerU2.5-Pro
92.83GLM-OCR
92.02Youtu-Parsing
91.67PaddleOCR-VL-1.5
90.65PaddleOCR-VL
89.44Ovis2.6-30B-A3B
88.42Logics-Parsing-v2
88.04FireRed-OCR
87.88MinerU-2.5
Ordem de leitura
0.116Youtu-Parsing
0.120MinerU2.5-Pro
0.130PaddleOCR-VL-1.5
0.130MinerU-2.5
0.131ComPDF AI
0.131FireRed-OCR
0.133GLM-OCR
0.135PaddleOCR-VL
0.135Ovis2.6-30B-A3B
0.137Logics-Parsing-v2
Fonte de dados: Tabela de classificação do OmniDocBench

Opções flexíveis de integração e implantação

Suporte para APIs em nuvem, implantação auto-hospedada e desenvolvimento de modelo personalizado para atender às necessidades de diferentes estágios e cenários de negócios.

Nuvem API

A maneira mais rápida de integração. Preços baseados no uso e amplo suporte a idiomas para Python, Java, Node.js e Go ajudam você a conectar recursos inteligentes de processamento de documentos rapidamente.

Ver documentos API

Melhor para validação rápida e aplicações de pequeno e médio porte

Implantação auto-hospedada

Fornecido por meio de conteinerização baseada em Docker, com dados mantidos totalmente em seu ambiente e aceleração de GPU com suporte para setores de alta segurança e alto desempenho, como finanças e governo.

Solicite uma solução

Melhor para processamento em larga escala e requisitos de alta segurança

Serviço personalizado

Ajustado para seus tipos de documentos específicos, com serviços completos que abrangem rotulagem de dados, treinamento de modelo e implantação para maximizar o desempenho de análise e ajuste de cenário.

Fale com um especialista

Melhor para documentos fora do padrão e requisitos de precisão máxima

Crie fluxos de trabalho de documentos mais inteligentes hoje

Junte-se aos desenvolvedores 10,000+ em todo o mundo e potencialize seu próximo fluxo de trabalho inteligente de processamento de documentos com ComPDF AI.

  • Não é necessário cartão de crédito
  • 40 páginas gratuitas/mês
  • Suporte técnico 1-on-1