- E-commerce / RetalhoSetor
- E-commerce e retalhoCliente
- Automação e otimizaçãoCategoria
- Valor rápidoTempo até ao impacto
O desafio
- As equipas de e-commerce recebem informação de produto em PDFs de dezenas de fornecedores, cada um disposto de forma diferente.
- Re-digitá-la manualmente no catálogo de produtos é lento, propenso a erros e nunca acompanha as novas gamas.
Extrai dados de produto de PDFs desorganizados de fornecedores e alimenta um PIM limpo e estruturado.
Um pipeline de extração para equipas de e-commerce que recebe o fluxo de PDFs de fornecedores, cada um no seu próprio formato, e usa IA para extrair os detalhes de cada produto, estruturados e prontos a carregar num PIM.
O que construímos
- 01Ingere PDFs de fornecedores em qualquer formato que cada fornecedor use.
- 02Extrai os atributos de cada produto, nomes, especificações, códigos, preços, com IA.
- 03Estrutura os dados para corresponderem ao schema do PIM.
- 04Entrega registos limpos e consistentes prontos a carregar no PIM.
Como funciona
O que faz
Ingestão de qualquer formato
Lida com PDFs de fornecedores independentemente do seu esquema.
Extração de atributos
Extrai nomes, especificações, códigos e preços por produto.
Estruturação pronta para PIM
Mapeia os dados extraídos para o schema do seu catálogo.
Processamento em massa
Processa grandes lotes de documentos de fornecedores de uma só vez.
Quem fica no circuito
A decisão que o sistema não toma de propósito, e o que a pessoa recebe para a tomar.
Um pipeline de extração para equipas de e-commerce que recebe o fluxo de PDFs de fornecedores
O gestor de catálogo
Decideo que é publicado no PIM
Vêos atributos extraídos ao lado da página do PDF do fornecedor de onde vieram
O resultado
O que fica diferente depois de estar a correr. Sem números inventados: são as mudanças para que o trabalho foi feito.
Uma pilha de PDFs de fornecedores em vinte esquemas diferentes torna-se em registos de produto limpos e estruturados, prontos a carregar, não re-digitados.
Dados de produto extraídos sem re-digitação manual.
Novas gamas entram em linha mais depressa.
Registos consistentes independentemente do formato do fornecedor.
Construído com
As camadas em que isto assenta, desde o que entra até ao que liga.
- Entrada de dados
- Document parsing
- PDF.js
- Structured extraction
- Camada de modelos
- LLM
Perguntas frequentes
As mesmas respostas de cima, escritas por extenso.
Um pipeline de extração para equipas de e-commerce que recebe o fluxo de PDFs de fornecedores, cada um no seu próprio formato, e usa IA para extrair os detalhes de cada produto, estruturados e prontos a carregar num PIM.
As equipas de e-commerce recebem informação de produto em PDFs de dezenas de fornecedores, cada um disposto de forma diferente. Re-digitá-la manualmente no catálogo de produtos é lento, propenso a erros e nunca acompanha as novas gamas.
Carregue um lote de PDFs de fornecedores. A IA extrai os atributos de cada produto. Os registos estruturados são exportados para o PIM.
O gestor de catálogo decide o que é publicado no PIM. Vê os atributos extraídos ao lado da página do PDF do fornecedor de onde vieram.
Entrada de dados: Document parsing, PDF.js, Structured extraction. Camada de modelos: LLM.
Dados de produto extraídos sem re-digitação manual. Novas gamas entram em linha mais depressa. Registos consistentes independentemente do formato do fornecedor.
Onde isto encaixa
A prática a que pertence, como corre um projeto destes, e o que já escrevemos sobre o assunto.
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