如何使用 AI 从 PDF 中提取数据
需要从合同、报告或表格中提取结构化数据吗？AI 提取的工作原理就是将非结构化的 PDF 内容转化为有组织、可用的数据。
PDF 非常适合精确保留文档的设计样式，但在提取其中数据方面却非常糟糕。你可以看到表格，可以看到日期和金额列表，可以阅读合同条款和当事方名称。但要将这些信息 从 PDF 中提取出来并放入电子表格、数据库或应用程序？这才是令人头疼的地方。
复制粘贴会得到杂乱的文本。表格提取工具在处理复杂布局时会失败。OCR 会误读字符。手动重新输入所有内容则缓慢、易错且令人沮丧。
AI 提取则不同。它不依赖于文本在页面上的位置等僵化规则，而是像人一样阅读文档——理解上下文，识别关系，并输出结构化数据。本指南将解释其工作原理、何时适合使用以及如何使用。
AI 数据提取的实际作用
传统的 PDF 提取是按位置工作的：“获取坐标 (100, 200) 处的文本并将其放入 A 列”。这对于布局永不改变的标准文档有效。但一旦格式发生变化——不同的模板、不同的页面大小、不同的字体——它就会立即失效。
AI 提取是通过理解来工作的。它读取文本，识别文档类型，找出有意义的数据点，并以结构化格式输出。以下是实际的区别：
传统方法：
- 定义一个模板，其中包含每个字段的确切坐标
- 提取这些坐标处的文本
- 希望文档与模板匹配
- 在不匹配时失败
AI 方法：
- 上传文档
- AI 读取全部内容
- AI 根据上下文（而非位置）识别数据点
- 输出结构化数据（JSON、CSV、键值对）
AI 方法更灵活，因为它不依赖于精确的格式。合同日期可能出现在一个文档的第 3 行，另一个文档的第 15 行——AI 无论在哪都能找到它，因为它理解什么是日期以及它在合同中的重要性。
可以提取的数据类型
AI 提取不限于一种数据类型。以下是它可以从不同文档类型中提取的内容：
键值对
最常见的提取目标。姓名、日期、地址、金额、参考编号——任何带有标签和值的字段。
- 合同： 生效日期、当事方、合同期限、付款金额
- 发票： 发票号、日期、供应商、明细项目、总计
- 收据： 商户、日期、项目、税金、总计
- 表格： 所有填写的字段及其标签
表格
从 PDF 中提取表格历来很困难，因为你看到的视觉网格在文件的底层结构中并不存在。行和列只是为了看起来像表格而定位的文本。AI 通过上下文理解表格结构，并提取干净的行和列。
列表和枚举
项目符号列表、编号列表、嵌套层级——AI 可以识别列表结构并将其输出为结构化数组，保留层级和顺序。
摘要和要点
除了提取原始数据，AI 还可以识别和总结最重要的信息。仅提取合同的关键条款、研究报告的主要发现或会议纪要中的行动项。
财务数据
收入数字、支出明细、季度比较、同比增长——AI 可以识别报告中的财务数据，并将其组织成可供分析的结构化格式。
如何使用 PDFSub 提取数据
PDFSub 提供多种 AI 提取工具，每种工具都针对不同的文档类型进行了优化。它们都使用 AI 积分（包含在您的套餐中），并且流程非常简单。
通用数据提取
适用于不属于特定类别的文档——合同、报告、通信、表格，或任何包含结构化信息的 PDF。
步骤 1： 前往 PDFSub 的提取数据工具。
步骤 2： 上传您的 PDF 或将其拖放到工具中。PDFSub 首先尝试直接从 PDF 中提取文本（适用于数字文档）。如果文本质量良好，它会将文本发送给 AI。如果 PDF 是扫描件或基于图像的，它会将整个 PDF 发送进行基于视觉的分析。
步骤 3： 审查提取的数据。AI 输出结构化的键值对以及它找到的任何表格。您可以复制结果，下载为 JSON，或导出为适合您工作流程的格式。
发票提取器
针对发票和账单文档进行了优化。自动识别：
- 发票号和日期
- 供应商/卖方信息
- 客户/账单信息
- 明细项目（描述、数量、单价、总计）
- 税额和总计
- 付款条款和到期日
前往 PDFSub 的发票提取器 进行尝试。AI 经过调优，能够识别发票特有的模式，因此在处理发票时比通用提取工具更快、更准确。
表格提取器
专门用于从 PDF 中查找和提取表格。如果您的文档包含表格数据——财务表格、比较图表、数据网格、日程表——此工具会将其提取为干净、结构化的数据。
前往 PDFSub 的表格提取器。该工具首先尝试基于坐标的表格检测（不消耗 AI 积分）。如果结果不理想，您可以启用 AI 提取来处理更复杂或不规则的表格。
收据扫描仪
专为收据设计——那些皱巴巴、印刷不清的纸片，却又是费用报告的关键。AI 可以处理：
- 商户名称和地点
- 日期和时间
- 单个项目和价格
- 税务明细
- 总计和付款方式
前往 PDFSub 的收据扫描仪。它适用于数字收据（PDF）和扫描/拍摄的收据。
AI 提取与其他方法的对比
AI 提取与传统方法相比如何？
复制粘贴
最简单的方法——也是最不可靠的。在 PDF 阅读器中选择文本，复制，粘贴到电子表格中。问题：表格失去结构，多栏布局混乱，页眉页脚与正文混杂，特殊字符经常损坏。
结论： 适合抓取单个句子。对于结构化数据则无用。
基于规则（模板）的提取
为每个字段定义精确的坐标：“发票号在 X, Y 位置”。对于始终使用相同模板的文档效果极佳。模板更改时则完全失效。需要为每种文档类型进行预先配置。
结论： 非常适合大批量、标准化的文档（例如，处理同一供应商的 10,000 份发票）。对于不同类型的文档不实用。
OCR（光学字符识别）
将文本图像转换为实际文本。对于扫描文档至关重要。但 OCR 只提供原始文本——它不理解数据。您仍需要自己解析和构建输出。OCR 错误（将“O”与“0”混淆，“l”与“1”混淆）需要手动验证。
结论： 对于扫描文档是必要步骤，但本身不是完整的提取解决方案。
AI 提取
通过上下文理解来阅读文档。处理各种格式，识别数据关系，并输出结构化结果。适用于数字和扫描的 PDF。权衡：它使用 AI 处理（积分），因此每份文档的成本高于纯文本提取。
结论： 最适合处理各种文档类型、复杂布局，以及在无需手动配置的情况下获得结构化输出。
| 方法 | 处理各种格式 | 结构化输出 | 准确性 | 每份文档成本 |
|---|---|---|---|---|
| 复制粘贴 | 否 | 否 | 低 | 免费 |
| 基于模板 | 否 | 是 | 高（匹配时） | 低 |
| 仅 OCR | 仅扫描件 | 否 | 中等 | 低 |
| AI 提取 | 是 | 是 | 高 | 中等 |
如何从 AI 提取中获得最佳结果
尽可能使用数字 PDF
数字 PDF（由 Word、InDesign 或其他软件创建）包含实际的文本数据。AI 可以直接读取此文本，这比处理扫描图像更快、更便宜、更准确。如果您可以在数字 PDF 和扫描副本之间选择，请务必使用数字版本。
每次提取一种文档类型
如果您的 PDF 包含多种文档类型（例如，发票附在合同后面），请考虑先拆分文件，然后分别从每个部分进行提取。AI 在一次专注于一种文档类型时表现更好。
检查结果
AI 提取的准确性很高，但并非完美。请务必检查提取的数据，特别是：
- 数字和金额 - 验证美元符号、小数点和逗号是否正确
- 日期 - 确认格式符合您的预期（是 3 月 1 日还是 1 月 3 日？）
- 姓名和地址 - 检查是否有任何字符识别错误
使用正确的工具
PDFSub 针对特定文档类型提供专门的提取工具。发票提取器在处理发票时会优于通用提取数据工具，因为它已针对该特定格式进行了优化。同样，收据扫描仪针对收据进行了优化，表格提取器则专注于表格数据。请使用您文档类型可用的最具体的工具。
了解 AI 积分
AI 提取使用处理积分，因为它涉及在您的文档上运行 AI 模型。以下是您应该了解的内容：
- 基于文本的提取成本更低。 当 PDFSub 可以直接从 PDF 中提取良好文本时，它会将该文本发送给 AI。这比将整个 PDF 作为图像发送消耗的积分更少。
- 基于图像的提取成本更高。 扫描的 PDF 和具有复杂视觉布局的文档会作为图像发送给 AI，这需要更多的处理能力和积分。
- 积分包含在您的套餐中。 PDFSub 套餐包含 AI 积分。具体数量取决于您的订阅级别。您可以在仪表板上查看剩余积分。
- 存在非 AI 替代方案。 某些提取任务根本不需要 AI。例如，表格提取器的基于坐标的模式不消耗任何积分。基本的文本提取始终是免费的。
常见问题解答
AI 数据提取的准确性如何？
对于格式清晰的数字 PDF，关键字段（如日期、金额和姓名）的准确性通常为 95-99%。扫描文档由于 OCR 的挑战，准确性略低——通常为 85-95%，具体取决于扫描质量。具有重叠元素或不寻常字体的复杂布局可能会进一步降低准确性。
我可以从受密码保护的 PDF 中提取数据吗？
您需要先输入密码才能解锁 PDF。PDFSub 有一个 PDF 解锁工具，可以移除密码保护（如果您知道密码）。解锁后，提取工作将正常进行。
AI 提取是否适用于手写文档？
对于手写文本，准确性会显著下降。AI 可以很好地解读清晰的手写体，但潦草的笔迹、医学笔记或草书脚本会产生不可靠的结果。印刷文本——即使是质量较差的扫描件——也更可靠。
提取数据的可用输出格式有哪些？
PDFSub 以结构化 JSON 的形式输出提取的数据，并提供格式化的文本视图。您可以直接复制数据、下载它，或在下游工作流程中使用它。特别是对于表格提取，您可以导出为 CSV 或 Excel。
这与 PDFSub 的“与 PDF 聊天”工具有何不同？
“与 PDF 聊天”工具允许您用自然语言提问有关文档的问题——“付款条款是什么？”或“总结第 3 部分”。数据提取则更系统化——它一次性从文档中提取 所有 结构化数据，并以有组织的形式输出所有内容。对于特定问题使用聊天功能，当您需要全面的结构化输出时，则使用数据提取。
AI 提取将 PDF 中锁定的数据转化为您可以实际使用的东西。您无需复制粘贴、手动构建电子表格或为每种文档格式配置模板，只需上传文件即可获得结构化数据。它适用于合同、发票、收据、报告、表格以及几乎任何包含值得提取的数据的文档。