3 façons d'extraire les données de documents avec des agents IA et MCP (texte, tableaux, images)
Un LLM qui lit un PDF collé devine la structure et ne peut pas voir les numérisations. GroupDocs.Parser.Mcp fournit à l’agent des outils d’extraction, de sorte qu’une seule invite renvoie le texte, le tableau ou la valeur du code-barres.
Imposer une capture de données cohérente avec des flux de travail d'extraction automatisés utilisant MCP
Un dossier de factures génère des données incohérentes lorsque chaque fichier est traité de manière ad hoc. Définissez le schéma une fois dans l’invite, laissez l’agent l’appliquer à chaque fichier via GroupDocs.Parser.Mcp, et obtenez une liste d’exceptions pour les fichiers qui ne correspondent pas.
Tables extraites de PDFs, vers JSON, sans qu’un LLM ne devine les cellules
Demander à un LLM de lire une table à partir d’un document collé soumet les cellules à la merci du modèle. GroupDocs.Parser.Mcp fournit à l’agent les lignes d’un moteur de documents, sous forme de Markdown à examiner ou de JSON à traiter.
