Perfekte Datenbasis für RAG-Systeme
Standard OCR scheitert oft an komplexen Layouts und "zerreißt" Tabellen in unbrauchbaren Textsalat. Der BrainMaze Smart Ingest AI nutzt fortschrittliche Vision-Modelle, um die semantische Struktur Ihrer Dokumente zu verstehen.
// Standard OCR (Kaputt)
Name PreisProd A 10,00
Prod B 20,00
// BrainMaze Markdown
| Name | Preis || :--- | :--- |
| Prod A | 10,00 € |
| Prod B | 20,00 € |
Tabellen-Integrität
Vergessen Sie verschobene Spalten. Unsere API konvertiert komplexe Tabellen in valide Markdown-Syntax, inklusive Header-Erkennung und Zellenzusammenführung.
Essential für Citations
Jeder extrahierte Block erhält Seitenmarker ([[PAGE_n]]), was die Quellennachweise in Ihren KI-Antworten präzise und nachvollziehbar macht.
Anwendungsfälle & Business Cases
Knowledge Base
Massenvorverarbeitung von technischen Handbüchern für Firmen-GTPs.
Finanz-Reporting
Extraktion von Geschäftsberichten direkt in strukturierte Tabellenform.
Vertragsanalyse
Strukturierte Erfassung von Klauseln und Fristen aus langen PDF-Verträgen.
Anwendungsbeispiele aus der Praxis
Beispiel 1: Automatisierte Bilanz-Analyse
"Ein Finanzberater muss hunderte Bilanzen vergleichen, die alle unterschiedliche Formate haben."
Ergebnis: Der Smart Ingestor wandelt alle PDFs in ein einheitliches Markdown-Format um. Tabellen werden exakt rekonstruiert, sodass die nachfolgende KI-Logik (z.B. ein Agent) Kennzahlen direkt auslesen und vergleichen kann – ohne manuelle Tipparbeit.
Beispiel 2: Aufbau eines "Legal Agent"
"Eine Kanzlei möchte ihre Urteilsdatenbank für eine semantische Suche (RAG) aufbereiten."
Ergebnis: Durch die Seitenmarker-Injektion ([[PAGE_n]]) weiß die KI bei jeder Antwort exakt, auf welcher Seite des Original-Urteils die Information steht. Dies ist essenziell für die rechtssichere Zitierweise und das Vertrauen der Anwälte in die KI.
Technische Spezifikationen
Features
- Deep-Document Layout Analysis
- OCR für gescannte Dokumente
- Multi-Column Detection
- Integrierte PII-Maskierung (optional)
Schnittstelle
- Eingabe: PDF, Office oder Text
- Ausgabe: GFM Markdown
- Antwortzeit: < 3s (typisch)
Häufige Fragen (FAQ)
Warum ist Markdown besser als reiner Text? ▼
LLMs wurden auf Code trainiert. Markdown nutzt Symbole (#, |, *), um Hierarchien und Tabellen zu markieren. Das erhöht die semantische Genauigkeit bei der Weiterverarbeitung enorm.
Werden komplexe PDF-Layouts unterstützt? ▼
Ja. Unsere KI erkennt mehrspaltige Layouts, Fußnoten und eingebettete Tabellen und bringt sie in eine lineare, logische Markdown-Reihenfolge.
Bereit für den Produktionseinsatz?
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