Agentische Dokumentenextraktion und Normalisierung (Anwendungsfall für KI-Agenten)

Herausforderung

Da die Datenlandschaft des Kunden verschiedene Quellen umfasste: .xlsx, .csv und gescannte handschriftliche Dokumente – waren Datenbereinigung, Normalisierung und Transformation für Geschäftsanalysen schwierig. Die gescannten handschriftlichen Dokumente machten die Sache noch komplizierter, denn sie erforderten die manuelle Extraktion von eingebettetem Text und Datenpunkten.

Diese manuelle Arbeit war fehleranfällig, zeitaufwändig und inkonsistent, da die Python-Skripte ständig angepasst werden mussten, um neue Datenmuster und -formate zu verarbeiten.

Projektumfang

Wir haben einen KI-Agenten für die agentische Dokumentenextraktion auf Basis von LangChain und der OpenAI API implementiert und nahtlos in die Azure-Umgebung integriert. Ziel war es, die Datenaufbereitung mit minimalem manuellem Aufwand zu automatisieren und zu optimieren.

Unser Ansatz für die Entwicklung von KI-Agenten

Das KI-gesteuerte System automatisiert die Datenaufbereitung durch folgende Maßnahmen:

1. Excel- und CSV-Analyse

Der Agent liest und analysiert strukturierte Daten aus Excel- und CSV-Dateien.

2. PDF-Extraktion mit Azure AI Document Intelligence

Mit Hilfe von OCR-Funktionen extrahiert der Agent sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Inhalte aus gescannten handschriftlichen Dokumenten.

3. Datennormalisierung & Ausnahmebehandlung

Es wendet vordefinierte Normalisierungsregeln an und löst Dateninkonsistenzen automatisch auf, ohne dass manuelle Eingaben erforderlich sind.

Systemintegration

Um einen nahtlosen Betrieb innerhalb der bestehenden Infrastruktur zu gewährleisten:

• Der KI-Agent lässt sich direkt mit der vorhandenen Java-API verbinden und liefert saubere, normalisierte Daten für die weitere Verarbeitung.

Sicherheit & Compliance

Alle KI-Operationen werden in der Azure-Umgebung des Kunden ausgeführt, um sicherzustellen:

• Datensicherheit;
• Vollständige Compliance;
• Keine Offenlegung sensibler Informationen außerhalb der vertrauenswürdigen Infrastruktur des Kunden.

Ergebnisse und Errungenschaften

Innerhalb von vier Monaten war der KI-Agent vollständig implementiert, wodurch der Bedarf an manueller Skripterstellung erheblich reduziert und die gesamte Datenpipeline vereinfacht wurde.

Heute automatisiert der Agent die Datenbereinigung und -normalisierung über verschiedene Datenquellen hinweg und ermöglicht gleichzeitig einen präzisen OCR-Datenextraktionsprozess. Das Ergebnis für den Kunden waren konsistentere Daten, eine schnellere Verfügbarkeit für Analysen und die Möglichkeit, die Entwicklungsarbeit auf hochwertige Aufgaben zu konzentrieren.