ИИ для документов авиационного класса. Точность, которая работает.

Неструктурированные данные в авиации: проблемы и необходимость

Предприятия авиации зависят от неструктурированных документов во всем, от соответствия нормативным требованиям до ежедневных операций. Рассмотрим лишь несколько примеров:

Как с этим справитьсяпоток документовявляется сложным, поскольку данные неструктурированы — заключены в описания на естественном языке, таблицы и формы. Предполагается, что80% корпоративных данных неструктурированы, скрываясь в PDF-файлах, электронных письмах и отсканированных формах. Авиационные компании хорошо знают эту боль: по данным IDC, сотрудники могут тратить ~30% своего времени просто на поиск и консолидацию информации в документах. Последствия плохого качества данных серьезны — IBM подсчитала, что плохие данные обходятся экономике США примерно в3,1 триллиона долларов в год. В авиации ставки еще выше: неправильно заполненные или неправильно прочитанные записи о техническом обслуживании могут привести к остановке флота, а неправильный номер детали может означать неудачный ремонт или риск для безопасности. Документы большого объема с высокими ставками требуют точности извлечения высочайшего порядка.

Мусор на входе, мусор на выходе: почему важна точность извлечения

Современные модели ИИ – будь тоLLM (Большая языковая модель)ответы на вопросы по обслуживанию или система обнаружения аномалий, указывающая на проблемы соответствия, — настолько хороши, насколько хороши данные, которые в них подаются. Если OCR-движок неправильно считывает «O-ring part 65-45764-10» как «O-ring part 65-45764-1O» (перепутав ноль с «O»), система ИИ может не найти критическую историю детали или, что еще хуже, выдать неверную рекомендацию. Высокоточное извлечение данных — это не просто приятное дополнение; этопредпосылка для любого точного результата ИИв авиации. Это особенно актуально длягенерация дополненной поисковой информации (RAG)конвейеры и поисковые приложения. В настройке RAG LLM, например GPT-4o, дополняется фактическими фрагментами из вашей базы данных документов. Если эти фрагменты извлечены неправильно или с отсутствующим контекстом, LLM неизбежно выдаст неверные ответы, независимо от того, насколько сложна или велика модель. Аналогично, поисковые и аналитические системы выдадут ложные результаты, если базовый индекс был заполнен шумными данными. Короче говоря,Производительность ИИ-данных на нисходящем этапе быстро снижается, когда точность извлечения данных на восходящем этапе снижается– независимо от размера или мастерства модели. Обеспечение точности, близкой к наземной, на этапе приема данных – единственный способ доверять выводам, которые впоследствии будут получены вашими решениями в области авиационного ИИ.

Помимо универсальных инструментов: аргументы в пользу ИИ-документов, предназначенных специально для авиации

Не все документы обрабатываются одинаково. Инструменты AI для обработки документов общего назначения (часто оптимизированные для счетов-фактур или простых форм) испытывают трудности ссложность авиационных документов. Авиационные документы часто содержат плотные таблицы, многоуровневые сборки, специализированную терминологию (коды деталей, главы ATA и т. д.) и даже рукописные аннотации. Универсальный OCR или анализатор форм упустит нюансы — например, он может прочитать страницу иллюстрированного каталога деталей как беспорядок текста, тогда как обученная в авиации модель знает, как сегментировать номера деталей, номенклатуру, диапазоны эффективности и иерархии сборок.

Точность, специфичная для домена:Наш ориентированный на авиацию ИИ документов был разработан с нуля для этой сложности. Он не рассматривает страницу IPC как просто любую таблицу — он понимаетструктура и отношения на уровне частей. Например, при извлечении IPC Boeing модель фиксируетразбивка частей позиций, включая родительско-дочерние сборки(например, распознавание того, что деталь 65-45764-10 является компонентом родительской сборки 69-33484-2, которая, в свою очередь, находится в более высокой сборке 65-38196-5). Это сохранение иерархии имеет решающее значение: это означает, что ваш ИИ не просто знает детали, но и то, как они соединяются вместе в самолете. Универсальные инструменты просто не предлагают этот уровень контекстного структурирования.

Лидерство в точности:Специализированная подготовка обеспечивает превосходную точность. Наш ИИ-документ достигаетточность более 98% на полевом уровне, и 99%+ на уровне персонажана авиационных документах. Другими словами, более 98 из 100 извлеченных полей (таких как «Номер детали», «Серийный номер», «Дата установки» и т. д.) абсолютно верны — показатель, недостижимый большинством готовых OCR-сервисов для этих типов документов. Точность на уровне символов, превышающая 99%, означает, что даже в длинных номерах деталей или буквенно-цифровых кодах ошибки встречаются крайне редко. Такой уровень точности является результатом доменно-специфичных моделей OCR, проверок валидности NLP и постоянной тонкой настройки авиационных данных. Он намного превосходит то, чего мог бы достичь универсальный процессор счетов-фактур, если бы его бросили, скажем, на журнал технического обслуживания или форму соответствия FAA.В этой нише наше решение является лидером по точности., специально созданный для нужд авиации.

Более того, метаданные соответствияи детали, специфичные для формы, обрабатываются изящно. В отличие от универсального инструмента, который может пропустить нестандартное поле формы, ИИ авиационного документа знает, что нужно извлекать поля, такие как «Номер сертификата типа» из Сертификата летной годности или раздел «Эффективность» из Сервисного бюллетеня, потому что они имеют решающее значение в контексте. Сосредоточившись надетали на уровне частей, контекст на уровне форм и нормативные метаданные, решение гарантирует, что никакие критические данные не будут упущены. Этот акцент на сложности авиации отличает специализированный Document AI — он говорит на языке авиационных документов, тогда как общие модели остаются косноязычными.

Авиационный документ ИИ в цифрах

Чтобы проиллюстрировать производительность и возможности нашего ИИ-решения для обработки документов авиационного уровня, приведем некоторые ключевые показатели и характеристики:

В целом, сочетание сверхвысокой точности и доменно-ориентированных функций (например, захват иерархии сборки) делает это решение уникальным для обработки авиационных документов в масштабе. Далее давайте посмотрим, как эти возможности подключаются к конвейеру ИИ.

Обзор технического конвейера: от документов до данных, готовых к использованию ИИ

Чтобы построить эффективнуюКонвейер ИИ для авиационных данных, мы рекомендуем поэтапный подход. Вот обзор конвейера, от приема необработанных документов до доставки векторов для моделей ИИ:

Этот конвейер обеспечивает плавный поток от сырых неструктурированных входных данных до структурированной информации, готовой к использованию ИИ. Каждый этап оптимизирован для вариантов использования в авиации — от понимания форматов документов, специфичных для домена, до масштабирования обработки на тысячи страниц одновременно. Конечный результат —База данных векторов с богатыми знаниямикоторый поддерживает поиск, аналитику или большие языковые модели сточные, контекстно-обогащенные данные.

Обеспечение масштабируемой производительности и надежности

Разработка архитектуры для обработки документов в масштабах авиации подразумевает обработку каквысокая пропускная способность и высокая надежность. Что касается пропускной способности, как уже отмечалось, наш ИИ-документ может принимать и обрабатывать документы параллельно – успешно.обработка 1000 страниц одновременнов недавних полевых испытанияхfile-q7xvjvhip1lffe4hbnkuac. Это было достигнуто с помощью подхода горизонтального масштабирования: несколько рабочих извлечения одновременно работают с разными пакетами страниц. Система является облачной и может автоматически масштабироваться с нагрузкой, то есть, независимо от того, нужно ли вам проанализировать 100 или 100 000 страниц, она может выделять ресурсы для удовлетворения спроса. Для команды ИИ эта масштабируемость означает минимальное время ожидания между приемом данных и пониманием — критически важно, когда вам нужно, скажем, быстро добавить библиотеку документации нового самолета в свою аналитическую платформу.

Надежность достигается не только за счет точности; она также зависит отправильное отражение структуры и контекста. Например, захват структуры документагарантирует, что при использовании данных ниже по потоку вы знаете контекст. Если векторный поиск выводит фрагмент о «значении крутящего момента: 50 Нм», система знает, из какого руководства по техническому обслуживанию и раздела он был получен, и может по запросу получить изображение всего раздела или страницы. Это бесценно для проверки и для того, чтобы конечные пользователи доверяли выходным данным ИИ — они всегда могут сослаться на исходный фрагмент документа, который использовал ИИ. Структурированные выходные данные нашего конвейера включают эти контекстные маркеры по умолчанию.

Кроме того, решение было протестировано на реальных вариациях документов. Авиационные документы могут быть запутанными — сканы со штампами, рукописный текст или немного отличающиеся макеты между производителями. Document AI используетансамбль OCRподходы (объединение нескольких OCR-движков и механизма голосования) при работе с шумными сканированиями, и он использует правила проверки (например, проверки контрольной суммы номеров деталей, проверки формата даты и т. д.) для обнаружения любых аномалий извлечения. Это означает, что даже при превышении пределов пропускной способности система поддерживает высокую планку точности. Во внутренних тестах с Boeing IPC точность символов OCR была измерена на уровне99,9%на документах с существующим текстовым слоем и лишь незначительно ниже на чистых сканированных изображениях благодаря усовершенствованным моделям OCR. Захватывая доменно-специфическую структуру (например, оглавление руководств или разделы в журналах регистрации), система также может разделять и восстанавливаться после ошибок изящно — например, если одна страница особенно плохого качества, она изолируется и помечается, а не сбивает с пути всю партию.

Для команд инженеров ИИ эти возможности устраняют основную головную боль: вы можете доверять данным, поступающим из вашего конвейера документов. Вам не придется устранять ошибки OCR или писать специальные регулярные выражения для каждого нового типа документа. Вместо этого фокус может сместиться на создание мощных приложений ИИ (например, моделей предиктивного обслуживания, построения графа знаний или инструментов аудита соответствия) поверх этого надежного слоя данных.

Влияние на ИИ в нисходящем направлении: RAG, LLM и поиск

Стоит еще раз подчеркнуть, как это высокоточное извлечение используется для последующих задач ИИ. РассмотримИзвлечение-Дополненная Генерация (RAG): здесь большая языковая модель (LLM) дополняется соответствующими документами или фрагментами, извлеченными из базы знаний. Если ваша база знаний представляет собой векторную базу данных авиационных документов, созданную путем неаккуратного извлечения, LLM может быть предоставлен нерелевантный или неправильный текст, что приведет к генерации неточного или галлюцинаторного ответа. Напротив, предоставление LLMчистые, точные фрагментыиз нашего конвейера Document AI означает, что модель может генерировать ответы, основанные на истине. Мы заметили, что, повышая точность на уровне поля выше 98%, мы значительно повышаем точность результатов поиска (меньше ложных совпадений) и, таким образом, качество ответов в условиях вопросов и ответов по авиации. По сути, LLM может сосредоточиться на своей работе по пониманию и составлению ответов, а не на внутренней борьбе с искаженными входными данными. Результатом является гораздо более надежная помощь ИИ для инженеров и лиц, принимающих решения.

Та же логика применима к простому семантическому поиску или системам вопросов и ответов, которые не предполагают генерацию. Например, авиакомпания может построитьпоисковый порталдля техников по техническому обслуживанию для запроса прошлых записей о ремонте или руководств. Если индекс, лежащий в основе этого поиска, построен на точно извлеченных данных, результаты поиска заслуживают доверия — возвращенные записи действительно содержат термины запроса или соответствующую информацию. В противном случае поиск может пропустить важные документы (низкая полнота) или обнаружить неправильные (ложные срабатывания), что подорвет доверие пользователя. Высокоточное извлечение гарантирует, что при поиске «соответствие AD топливного насоса» вы действительно получите соответствующий документ Директивы о летной годности и связанные с ним записи о соответствии, а не кучу шума.

Неважно, насколько продвинуты ваши модели ИИ, даже если вы используете современный преобразователь с 175 миллиардами параметров,их результаты могут быть сбиты с толку неверными входными данными. В контексте авиации, где безопасность и соответствие нормативным требованиям находятся на кону, это не просто незначительное неудобство; это серьезный риск. Вот почему мы настаиваем на верхнем уровне извлечения. Он действует какединственный источник истины, преобразуя ваши неструктурированные документы в чистое, доступное для запросов и готовое к использованию ИИ хранилище знаний.

Заключение: закладываем основу для успеха ИИ авиационного уровня

Для руководителей и технических групп по ИИ в авиационном секторе послание очевидно:Инвестируйте в точность данных на начальном этапе вашего конвейера ИИ. Объемные, сложные авиационные документы являются мощным источником истины, и извлечение их данных с почти идеальной точностью — единственный способ раскрыть эту истину для ваших систем ИИ. Экономия на качестве извлечения — ложная экономия; любая экономия будет сведена на нет плохой производительностью ИИ позже или, что еще хуже, критически важным пониманием, упущенным из-за плохой точки данных. Развертывая специализированный для авиации ИИ документов с точностью ~98-99%+, вы создаете прочную основу для всех последующих приложений, от предиктивного обслуживания и оптимизации парка до аудита соответствия и интеллектуальных помощников.

В итоге, Высокоточный ИИ-документ — основа ИИ авиационного уровня. Он превращает горы неструктурированной бумажной работы в надежные, структурированные данные. С этим на месте, вашLLM, графы знаний и аналитические панелиможет взлететь — предоставляя точные, действенные идеи, которые обеспечивают безопасность и эффективность операций. Без этого даже самый мощный ИИ будет спотыкаться на шатких входных данных. Поскольку авиационная отрасль принимает цифровую трансформацию и ИИ, те, кто строит на основе чистого, точного извлечения данных, получат решающее преимущество. Это как иметь сверхнадежный компас перед полетом — вы бы не взлетели без него, и точно так же ни одно путешествие ИИ не должно начинаться без надежных данных. Внедряя высокоточное решение Document AI в свой конвейер — в комплекте с настроенными на домен моделями, надежным OCR и бесшовной интеграцией с векторными базами данных — вы гарантируете, что ваши инициативы в области авиационного ИИ будут допущены к взлету с уверенностью и точностью.