AI 提取合同关键信息

主要观点总结

文章介绍了一种实现合同关键信息提取的简单且高效的方法，主要面向财审同事使用的Mac电脑环境。文章提到了两种从PDF中提取关键信息的方式，并重点介绍了方式2：先将PDF通过OCR转换为文本文件，再使用AI大模型从文本中提取关键信息。文章还提供了使用Ollama模型和chatgpt写代码的例子，并说明了如何批量处理合同信息和输出结果为Excel文件。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了一种合同关键信息提取的简洁高效方法。

该方法主要面向使用Mac电脑的财审同事。解决了之前使用实习生处理量大且不划算的问题。

关键观点2: 文章提到了两种从PDF提取关键信息的方式。

方式1是使用视觉模型识别，适用于单据类如发票、车票等；方式2是先OCR识别为文本文件，再使用大模型识别关键信息，适用于几乎全是文本类的文书如合同，速度更快。

关键观点3: 文章提供了使用Ollama模型和chatgpt写代码的具体示例。

示例中展示了如何定义一个模型来存储合同信息，以及如何准备合同文本并使用Ollama模型进行处理，最后解析返回的JSON数据。

关键观点4: 文章说明了批量处理合同信息的方法。

只需要写个循环读取指定文件夹的所有txt文件，批量调用函数，最后将信息输出为Excel即可。使用的AI模型占用显存较小，可以适用于大多数环境。