こんにちは、また Mrzaizai2k です!
このシリーズでは、請求書からの重要情報抽出 (KIE) 問題を解決するための私のアプローチを共有したいと思います。 ChatGPT や Qwen2 などの大規模言語モデル (LLM) を情報抽出に活用する方法を検討します。次に、PaddleOCR などの OCR モデル、ゼロショット分類モデル、または Llama 3.1 を使用して結果を後処理する方法について詳しく説明します。
— くそー、これはエキサイティングです!
さらにレベルアップするために、あらゆる形式とあらゆる言語の請求書を処理します。はい、そうです。これは本物です!
あらゆる種類の請求書から、あらゆる言語ですべての関連情報を抽出するサービスを構築する必要があると想像してみましょう。このサンプル Web サイトにあるようなもの。
ここで使用する請求書のサンプル画像は次のとおりです:
まず、要件を詳しく分析しましょう。これは、システムに適切な技術スタックを決定するのに役立ちます。特定のテクノロジーがうまく機能する場合もありますが、すべてのシナリオに最適であるとは限りません。上から下まで、優先する必要があるものは次のとおりです。
これらの要件を考慮して、何も微調整するつもりはありません。代わりに、既存のテクノロジーを組み合わせて積み重ねて、あらゆる形式や言語で迅速かつ正確に結果を取得します。
ベンチマークとして、サンプル Web サイトでは請求書が約 3 ～ 4 秒で処理されることがわかりました。したがって、私たちのシステムでは 10 秒 という目標は完全に達成可能です。
出力形式は、サンプル Web サイトで使用されているものと一致する必要があります:
それでは、最初のツールである ChatGPT について話しましょう。おそらく、その使いやすさはすでにご存知でしょう。では、なぜわざわざこのブログを読むのでしょうか？ トークンの使用を最適化し、処理を高速化するのお手伝いができると言ったらどうでしょうか?まだ興味がありますか？しっかり待ってください。その方法は後ほど説明します。
これが基本的なコード スニペットです。 (注: コードは完璧ではない可能性があります。これは正確な実装というよりはアイデアに関するものです)。私のリポジトリ多言語請求書 OCR リポジトリで完全なコードをチェックアウトできます。
class OpenAIExtractor(BaseExtractor):
def __init__(self, config_path: str = "config/config.yaml"):
super().__init__(config_path)
self.config = self.config['openai']
self.model = self.config['model_name']
self.temperature = self.config['temperature']
self.max_tokens = self.config['max_tokens']
self.OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
from openai import OpenAI
self.client = OpenAI(api_key=self.OPENAI_API_KEY)
def _extract_invoice_llm(self, ocr_text, base64_image:str, invoice_template:str):
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[
{"role": "system", "content": """You are a helpful assistant that responds in JSON format with the invoice information in English.
Don't add any annotations there. Remember to close any bracket. Number, price and amount should be number, date should be convert to dd/mm/yyyy,
time should be convert to HH:mm:ss, currency should be 3 chracters like VND, USD, EUR"""},
{"role": "user", "content": [
{"type": "text", "text": f"From the image of the bill and the text from OCR, extract the information. The ocr text is: {ocr_text} \n. Return the key names as in the template is a MUST. The invoice template: \n {invoice_template}"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{base64_image}"}}
]}
],
temperature=self.temperature,
max_tokens=self.max_tokens,
)
return response.choices[0].message.content
def extract_json(self, text: str) -> dict:
start_index = text.find('{')
end_index = text.rfind('}') + 1
json_string = text[start_index:end_index]
json_string = json_string.replace('true', 'True').replace('false', 'False').replace('null', 'None')
result = eval(json_string)
return result
@retry_on_failure(max_retries=3, delay=1.0)
def extract_invoice(self, ocr_text, image: Union[str, np.ndarray], invoice_template:str) -> dict:
base64_image = self.encode_image(image)
invoice_info = self._extract_invoice_llm(ocr_text, base64_image,
invoice_template=invoice_template)
invoice_info = self.extract_json(invoice_info)
return invoice_info
よし、結果を見てみましょう
invoice {
"invoice_info": {
"amount": 32.0,
"amount_change": 0,
"amount_shipping": 0,
"vatamount": 0,
"amountexvat": 32.0,
"currency": "EUR",
"purchasedate": "28/06/2008",
"purchasetime": "17:46:26",
"vatitems": [
{
"amount": 32.0,
"amount_excl_vat": 32.0,
"amount_incl_vat": 32.0,
"amount_incl_excl_vat_estimated": false,
"percentage": 0,
"code": ""
}
],
"vat_context": "",
"lines": [
{
"description": "",
"lineitems": [
{
"title": "Lunettes",
"description": "",
"amount": 22.0,
"amount_each": 22.0,
"amount_ex_vat": 22.0,
"vat_amount": 0,
"vat_percentage": 0,
"quantity": 1,
"unit_of_measurement": "",
"sku": "",
"vat_code": ""
},
{
"title": "Chapeau",
"description": "",
"amount": 10.0,
"amount_each": 10.0,
"amount_ex_vat": 10.0,
"vat_amount": 0,
"vat_percentage": 0,
"quantity": 1,
"unit_of_measurement": "",
"sku": "",
"vat_code": ""
}
]
}
],
"paymentmethod": "CB EMV",
"payment_auth_code": "",
"payment_card_number": "",
"payment_card_account_number": "",
"payment_card_bank": "",
"payment_card_issuer": "",
"payment_due_date": "",
"terminal_number": "",
"document_subject": "",
"package_number": "",
"invoice_number": "",
"receipt_number": "000130",
"shop_number": "",
"transaction_number": "000148",
"transaction_reference": "",
"order_number": "",
"table_number": "",
"table_group": "",
"merchant_name": "G\u00e9ant Casino",
"merchant_id": "",
"merchant_coc_number": "",
"merchant_vat_number": "",
"merchant_bank_account_number": "",
"merchant_bank_account_number_bic": "",
"merchant_chain_liability_bank_account_number": "",
"merchant_chain_liability_amount": 0,
"merchant_bank_domestic_account_number": "",
"merchant_bank_domestic_bank_code": "",
"merchant_website": "",
"merchant_email": "",
"merchant_address": "Annecy",
"merchant_phone": "04.50.88.20.00",
"customer_name": "",
"customer_address": "",
"customer_phone": "",
"customer_website": "",
"customer_vat_number": "",
"customer_coc_number": "",
"customer_bank_account_number": "",
"customer_bank_account_number_bic": "",
"customer_email": "",
"document_language": ""
}
}
Test_Openai_Invoice Took 0:00:11.15
結果はかなり安定していますが、処理時間に問題があり、10 秒の制限を超えています。また、出力に多くの空のフィールドが含まれていることにも気づくかもしれません。これにより、処理時間が長くなるだけでなく、エラーが発生し、より多くのトークンが消費され、実質的にコストが増加する可能性があります。
この問題を修正するには、少し調整するだけで十分であることがわかりました。
次の文をプロンプトに追加するだけです:
「値を持つフィールドのみを出力し、空のフィールドは返さない。」
出来上がり！問題は解決しました!
invoice_info {
"invoice_info": {
"amount": 32,
"currency": "EUR",
"purchasedate": "28/06/2008",
"purchasetime": "17:46:26",
"lines": [
{
"description": "",
"lineitems": [
{
"title": "LUNETTES",
"description": "",
"amount": 22,
"amount_each": 22,
"amount_ex_vat": 22,
"vat_amount": 0,
"vat_percentage": 0,
"quantity": 1,
"unit_of_measurement": "",
"sku": "",
"vat_code": ""
},
{
"title": "CHAPEAU",
"description": "",
"amount": 10,
"amount_each": 10,
"amount_ex_vat": 10,
"vat_amount": 0,
"vat_percentage": 0,
"quantity": 1,
"unit_of_measurement": "",
"sku": "",
"vat_code": ""
}
]
}
],
"invoice_number": "000130"
}
}
Test_Openai_Invoice Took 0:00:05.79
わお、なんてゲームチェンジャーなんだ！結果はより短く、より正確になり、処理時間は 11.15 秒からわずか 5.79 秒に短縮されました。この 1 文の調整により、コストと処理時間を約 50% 削減できました。かなりクールですね?
この場合、私は GPT-4o-mini を使用していますが、これはうまく機能しますが、私の経験では、Gemini Flash の方がより高速かつ無料でパフォーマンスが優れています。ぜひチェックしてみる価値があります。
特定の要件に基づいて最も重要なフィールドのみに焦点を当て、テンプレートを短縮することで、さらに最適化できます。
結果はかなり良好に見えますが、電話番号やレジ係の名前など、まだキャプチャしたいフィールドがいくつかあります。 ChatGPT を単に再プロンプトすることもできますが、LLM のみに依存すると予測不能になる可能性があり、結果は実行ごとに異なる可能性があります。さらに、プロンプト テンプレートは非常に長いため (すべての形式についてすべての可能な情報を抽出しようとしているため)、ChatGPT が特定の詳細を「忘れる」可能性があります。
ここで PaddleOCR が登場します。正確な OCR テキストを提供することで LLM の視覚機能を強化し、モデルが抽出する必要があるものに正確に焦点を当てることができるようにします。
In my previous prompt, I used this structure:
{"type": "text", "text": f"From the image of the bill and the text from OCR, extract the information. The ocr text is: {ocr_text} \n.
Previously, I set ocr_text = '', but now we'll populate it with the output from PaddleOCR. Since I'm unsure of the specific language for now, I'll use English (as it's the most commonly supported). In the next part, I’ll guide you on detecting the language, so hang tight!
Here’s the updated code to integrate PaddleOCR:
ocr = PaddleOCR(lang='en', show_log=False, use_angle_cls=True, cls=True) result = ocr.ocr(np.array(image))
This is the OCR output.
"Geant Casino ANNECY BIENVENUE DANS NOTRE MAGASIN Caisse014 Date28/06/2008 VOTRE MAGASIN VOUS ACCUEILLE DU LUNDI AU SAMEDI DE 8H30 A21H00 TEL.04.50.88.20.00 LUNETTES 22.00E CHAPEAU 10.00E =TOTAL2) 32.00E CB EMV 32.00E Si vous aviez la carte fidelite, vous auriez cumule 11SMILES Caissier:000148/Heure:17:46:26 Numero de ticket :000130 Rapidite,confort d'achat budget maitrise.. Scan' Express vous attend!! Merci de votre visite A bientot"
As you can see, the results are pretty good. In this case, the invoice is in French, which looks similar to English, so the output is decent. However, if we were dealing with languages like Japanese or Chinese, the results wouldn't be as accurate.
Now, let’s see what happens when we combine the OCR output with ChatGPT.
invoice_info {
"invoice_info": {
"amount": 32,
"currency": "EUR",
"purchasedate": "28/06/2008",
"purchasetime": "17:46:26",
"lines": [
{
"description": "",
"lineitems": [
{
"title": "LUNETTES",
"description": "",
"amount": 22,
"amount_each": 22,
"amount_ex_vat": 22,
"vat_amount": 0,
"vat_percentage": 0,
"quantity": 1,
"unit_of_measurement": "",
"sku": "",
"vat_code": ""
},
{
"title": "CHAPEAU",
"description": "",
"amount": 10,
"amount_each": 10,
"amount_ex_vat": 10,
"vat_amount": 0,
"vat_percentage": 0,
"quantity": 1,
"unit_of_measurement": "",
"sku": "",
"vat_code": ""
}
]
}
],
"paymentmethod": "CB EMV",
"receipt_number": "000130",
"transaction_number": "000130",
"merchant_name": "G\u00e9ant Casino",
"customer_email": "",
"customer_name": "",
"customer_address": "",
"customer_phone": ""
}
}
Test_Openai_Invoice Took 0:00:06.78
Awesome! It uses a few more tokens and takes slightly longer, but it returns additional fields like payment_method, receipt_number, and cashier. That’s a fair trade-off and totally acceptable!
Right now, we’re facing two major challenges. First, PaddleOCR cannot automatically detect the language, which significantly affects the OCR output, and ultimately impacts the entire result. Second, most LLMs perform best with English, so if the input is in another language, the quality of the results decreases.
To demonstrate, I’ll use a challenging example.
Here’s a Japanese invoice:
Let’s see what happens if we fail to auto-detect the language and use lang='en' to extract OCR on this Japanese invoice.
The result
'TEL045-752-6131 E TOP&CIubQJMB-FJ 2003 20130902 LNo.0102 No0073 0011319-2x198 396 00327111 238 000805 VR-E--E 298 003276 9 -435 298 001093 398 000335 138 000112 7 2x158 316 A000191 92 29 t 2.111 100) 10.001 10.001 7.890'
As you can see, the result is pretty bad.
Now, let’s detect the language using a zero-shot classification model. In this case, I’m using "facebook/metaclip-b32-400m". This is one of the best ways to detect around 80 languages supported by PaddleOCR without needing fine-tuning while still maintaining accuracy.
def initialize_language_detector(self):
# Initialize the zero-shot image classification model
self.image_classifier = pipeline(task="zero-shot-image-classification",
model="facebook/metaclip-b32-400m",
device=self.device,
batch_size=8)
def _get_lang(self, image: Image.Image) -> str:
# Define candidate labels for language classification
candidate_labels = [f"language {key}" for key in self.language_dict]
# Perform inference to classify the language
outputs = self.image_classifier(image, candidate_labels=candidate_labels)
outputs = [{"score": round(output["score"], 4), "label": output["label"] } for output in outputs]
# Extract the language with the highest score
language_names = [entry['label'].replace('language ', '') for entry in outputs]
scores = [entry['score'] for entry in outputs]
abbreviations = [self.language_dict.get(language) for language in language_names]
first_abbreviation = abbreviations[0]
lang = 'en' # Default to English
if scores[0] > self.language_thresh:
lang = first_abbreviation
print("The source language", abbreviations)
return lang
Let's see the result
Recognized Text:
{'ori_text': '根岸 東急ストア TEL 045-752-6131 領収証 [TOP2C!UbO J3カード」 クレヅッ 卜でのお支払なら 200円で3ボイン卜 お得なカード! 是非こ入会下さい。 2013年09月02日(月) レジNO. 0102 NOO07さ と う 001131 スダフエウ卜チーネ 23 単198 1396 003271 オインイ年 ユウ10 4238 000805 ソマ一ク スモー一クサーモン 1298 003276 タカナン ナマクリーム35 1298 001093 ヌテラ スフレクト 1398 000335 バナサ 138 000112 アボト 2つ 単158 1316 A000191 タマネキ 429 合計 2,111 (内消費税等 100 現金 10001 お預り合計 110 001 お釣り 7 890',
'ori_language': 'ja',
'text': 'Negishi Tokyu Store TEL 045-752-6131 Receipt [TOP2C!UbO J3 Card] If you pay with a credit card, you can get 3 points for 200 yen.A great value card!Please join us. Monday, September 2, 2013 Cashier No. 0102 NOO07 Satou 001131 Sudafue Bucine 23 Single 198 1396 003271 Oinyen Yu 10 4238 000805 Soma Iku Smo Iku Salmon 1298 003276 Takanan Nama Cream 35 1 298 001093 Nutella Sprect 1398 000335 Banasa 138 000112 Aboto 2 AA 158 1316 A000191 Eggplant 429 Total 2,111 (including consumption tax, etc. 100 Cash 10001 Total deposited 110 001 Change 7 890',
'language': 'en',}
The results are much better now! I also translated the original Japanese into English. With this approach, the output will significantly improve for other languages as well.
In this blog, we explored how to extract key information from invoices by combining LLMs and OCR, while also optimizing processing time, minimizing token usage, and improving multilingual support. By incorporating PaddleOCR and a zero-shot language detection model, we boosted both accuracy and reliability across different formats and languages. I hope these examples help you grasp the full process, from initial concept to final implementation.
Mrzaizai2k - Multilanguage invoice ocr
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