Les documents de règlement de la chaîne d'approvisionnement contiennent souvent des tableaux complexes avec des cellules fusionnées, des en-têtes à plusieurs niveaux et des mises en page irrégulières, ce qui les rend difficiles à analyser pour les systèmes d'IA. Cet article présente une méthode pour restaurer la structure du tableau et lier les champs à des points de données spécifiques, permettant une extraction précise pour les agents en aval. Les techniques clés incluent l'analyse de la mise en page, le post-traitement OCR et le mappage sémantique des champs. L'approche est démontrée sur des feuilles de règlement réelles, montrant une précision améliorée par rapport aux analyseurs génériques. Les développeurs peuvent adapter ces techniques à des types de documents similaires dans la logistique, la finance et les achats.
Une plongée technique dans l'analyse de tableaux complexes de règlements de chaîne d'approvisionnement, avec restauration de structure et liaison de champs pour les agents IA.