例如，在发票处理中，转换器可以精确定位付款日期，同时跟踪金额和供应商名称。
经过大量文本和 马其顿 whatsapp 数据库 代码的训练，生成式人工智能模型可以识别传统方法难以识别的模式和相关性。通过调整设置，它们可以更好地生成高质量内容。
要使用生成式人工智能，您需要给它一个提示或起点。然后，您可以与它进行对话，探索不同的选项并优化结果。输出以自然语言形式呈现，让每个人都能轻松理解并找到他们想要的答案。
以下是一个例子：
输入：用户查询
使用 Astera LLM 进行自然语言用户查询 - Gen AI 示例
使用 Astera LLM 进行自然语言用户查询 - Gen AI 示例 2
这就是 Astera 上自然语言查询数据的方式。
输出：自然语言响应
使用 Astera LLM 进行自然语言查询响应 - Gen AI 示例
这就是 Astera 在回复查询时收到的模仿人类的响应的方式。
6 个用于文档提取的真实世界生成式 AI 应用
生成式人工智能正在不同行业引起轰动，帮助团队解决文档数据提取难题。让我们来看看生成式人工智能在各个行业提取数据的一些用例。
用于跨行业文档提取的生成式 AI 应用
金融
在高风险的金融世界中，准确性是关键，但非结构化数据会使数据提取过程复杂化。幸运的是，人工智能通过自动处理发票、收据和财务报告来挽救局面——从中赚取利润！
生成式人工智能从发票、贷款申请和 W-2 表格中提取重要信息。它会自动提取付款金额和到期日等关键详细信息。结果是简化了工作流程并减少了处理时间。
这意味着更少的人工错误，财务分析师有更多的时间专注于战略。
