المعالجة بالذكاء الاصطناعي
تعلم كيفية استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي Gemini و Ollama لاستخراج الفواتير
مقدمة في المعالجة بالذكاء الاصطناعي
يقدم قارئ الفواتير قدرات معالجة متقدمة باستخدام الذكاء الاصطناعي تتجاوز التعرف الضوئي على الحروف التقليدي وقراءة رمز QR. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي هذه:
- استخراج البيانات من تصميمات الفواتير المعقدة
- التعامل مع الفواتير بدون رموز QR
- معالجة تنسيقات الفواتير غير القياسية
- فهم السياق والعلاقات بين عناصر الفاتورة
المعالجة بالذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل خاص للفواتير التي لا تتبع التنسيقات القياسية أو لا تتضمن رموز QR. يمكن للذكاء الاصطناعي \
نظرة عامة على نماذج الذكاء الاصطناعي
Google Gemini
- نموذج ذكاء اصطناعي سحابي من Google
- يتطلب اتصال بالإنترنت
- معالجة سريعة (3-5 ثواني لكل فاتورة)
- دقة عالية للفواتير المعقدة
- يتطلب مفتاح API (مستوى مجاني متاح)
Ollama
- نموذج ذكاء اصطناعي محلي يعمل على جهاز الكمبيوتر الخاص بك
- يعمل بدون اتصال بالإنترنت (لا يتطلب الإنترنت)
- معالجة أبطأ (10-30 ثانية لكل فاتورة)
- دقة جيدة للفواتير القياسية
- مجاني ومفتوح المصدر
إعداد Gemini
لاستخدام Google Gemini لمعالجة الفواتير، ستحتاج إلى إعداد مفتاح API:
- الحصول على مفتاح API من Google AI Studioقم بإنشاء مفتاح API جديد من قسم مفاتيح API.
- تكوين قارئ الفواتيرفي قارئ الفواتير، انقر على زر إعدادات Gemini في شريط الأدوات.
أدخل مفتاح API الخاص بك في الحقل المخصص وانقر على حفظ. - اختر وضع معالجة Geminiانقر على زر وضع المعالجة واختر GEMINI – سريع، ثم انقر على تطبيق.
حدود استخدام API
إعداد Ollama
لاستخدام Ollama لمعالجة الفواتير بدون اتصال بالإنترنت:
- تثبيت Ollamaاتبع تعليمات التثبيت لنظام التشغيل الخاص بك.
- تنزيل نموذجافتح محطة طرفية أو موجه الأوامر وقم بتشغيل:ollama pull llama2سيؤدي هذا إلى تنزيل نموذج Llama 2، وهو يعمل بشكل جيد لمعالجة الفواتير.
- اختر وضع معالجة Ollamaفي قارئ الفواتير، انقر على زر وضع المعالجة واختر OLLAMA – بطيء، ثم انقر على تطبيق.
متطلبات النظام
يتطلب Ollama على الأقل 8 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) ووحدة معالجة مركزية حديثة. للحصول على أداء أفضل، يوصى باستخدام 16 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي. يمكن أن تشغل ملفات النموذج عدة جيجابايت من مساحة القرص.
مقارنة أوضاع المعالجة
| الميزة | أوضاع رمز QR | GEMINI | OLLAMA |
|---|---|---|---|
| السرعة | سريع جداً (1-3 ثانية) | سريع (3-5 ثانية) | بطيء (10-30 ثانية) |
| يتطلب الإنترنت | No | نعم | No |
| دقة الفواتير القياسية | Excellent | جيد جداً | Good |
| دقة الفواتير المعقدة | ضعيف | Excellent | Good |
| التكلفة | Free | مستوى مجاني متاح | Free |
| موارد النظام | Low | Low | مرتفع |
متى تستخدم كل وضع
- أوضاع رمز QR: الأفضل للفواتير الإلكترونية القياسية التي تحتوي على رموز QR
- GEMINI: الأفضل للفواتير المعقدة، والتنسيقات المتنوعة، أو عندما تكون هناك حاجة إلى أعلى دقة
- OLLAMA: الأفضل عند العمل بدون اتصال بالإنترنت أو عندما تكون الخصوصية مصدر قلق
أفضل الممارسات لمعالجة الذكاء الاصطناعي
جودة الصورة مهمة
تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل مع الصور الواضحة وعالية الدقة. تأكد من مسح فواتيرك بدقة 300 نقطة في البوصة أو أعلى، وأن يكون النص واضحًا.
اختبر نماذج مختلفة
جرب معالجة نفس الفاتورة باستخدام نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة لمعرفة أيها يعطي أفضل النتائج لأنواع الفواتير الخاصة بك.
تحقق من النتائج
تحقق دائمًا من البيانات المستخرجة مقابل الفاتورة الأصلية، خاصة للحقول المهمة مثل المبالغ ومعلومات الضرائب.
معالجة الفواتير المتشابهة دفعة واحدة
قم بمعالجة الفواتير المتشابهة (نفس المورد أو التنسيق) معًا باستخدام نفس نموذج الذكاء الاصطناعي للحصول على نتائج أكثر اتساقًا.
