航空级文档 AI，精准高效。

航空业的非结构化数据：挑战与必要性

航空企业从法规合规到日常运营，所有事务都依赖于非结构化文档。以下是几个例子：

处理这个问题文档泛滥之所以具有挑战性，是因为数据是非结构化的——被困在自然语言描述、表格和表单中。据估计80% 的企业数据是非结构化的隐藏在PDF、电子邮件和扫描表格中。航空公司深谙此道：根据IDC的数据，员工大约30%的时间都花在了跨文档搜索和整合信息上。数据质量差的后果非常严重——IBM估计，不良数据给美国经济造成的损失约为每年3.1万亿美元在航空业，风险甚至更高：错误归档或误读的维护记录可能导致机队停飞，错误的零件编号则可能意味着维修失败或存在安全风险。海量、高风险的文档对提取准确性提出了最高要求。

垃圾进，垃圾出：为什么精确提取如此重要

现代人工智能模型——无论是LLM（大型语言模型）无论是回答维护问题，还是异常检测系统标记合规性问题，其有效性都取决于输入的数据。如果OCR引擎将“O型圈零件号 65-45764-10”误读为“O型圈零件号 65-45764-1O”（将零误认为“O”），AI系统可能无法找到关键零件的历史记录，甚至更糟的是，会输出错误的建议。高精度数据提取并非锦上添花，而是任何准确的人工智能结果的先决条件在航空领域。尤其如此检索增强生成（RAG）管道和搜索应用程序。在 RAG 设置中，像 GPT-4o 这样的 LLM 会使用来自文档数据库的事实片段进行增强。如果这些片段提取错误或缺少上下文，无论模型多么复杂或庞大，LLM 都不可避免地会得出错误的答案。同样，如果底层索引被输入了噪声数据，搜索和分析系统也会给出错误的结果。简而言之，当上游提取精度下降时，下游人工智能性能会迅速下降——无论模型规模或性能如何。在数据采集阶段确保接近真实值的准确性，是确保航空AI解决方案后续能够提供可靠洞见的唯一途径。

超越通用工具：航空专用文档 AI 案例

并非所有文档处理都一样。通用文档 AI 工具（通常针对发票或简单表格进行优化）难以处理航空文件的复杂性航空文档通常包含密集的表格、多层级的装配体、专业术语（零件代码、ATA 章节等），甚至手写注释。千篇一律的 OCR 或表单解析器会遗漏细微差别——例如，它可能会将“图解零件目录”页面解读为一堆杂乱的文本，而经过航空训练的模型则知道如何区分零件编号、术语、有效范围和装配层次结构。

特定领域精度：我们专注于航空业的 Document AI 从一开始就针对这种复杂性进行了设计。它不会像处理普通表格一样处理 IPC 页面——它能够理解部分级结构和关系。例如，在提取波音 IPC 时，该模型会捕获包括父子组件在内的分项零件细分（例如，识别出零件 65-45764-10 是父组件 69-33484-2 下的组件，而父组件 69-33484-2 又位于更高级别的组件 65-38196-5 下）。这种层级的保存至关重要：这意味着你的 AI 不仅了解零件，还了解它们在飞机上是如何组合在一起的。通用工具根本无法提供这种级别的上下文结构。

精准领导力：专业训练带来卓越的准确性。我们的 Document AI 实现了现场准确率超过 98%， 和 角色级别 99% 以上在航空文件上。换句话说，提取的100个字段（例如“零件号”、“序列号”、“安装日期”等）中超过98个字段完全正确——这是大多数现成的OCR服务无法达到的准确率。字符级准确率超过99%，这意味着即使是较长的零件号或字母数字代码，错误也极其罕见。这种精度水平源于特定领域的OCR模型、NLP验证检查以及对航空数据的持续微调。它远远超越了普通发票处理器在处理维护日志或FAA合规表格等时所能达到的水平。在这个领域，我们的解决方案是准确性的领导者，专为满足航空需求而设计。

而且， 合规性元数据表单特定细节的处理也十分优雅。与可能会跳过非标准表单字段的通用工具不同，航空文档人工智能知道如何提取适航证中的“型号合格证编号”或服务通告中的“有效性”部分等字段，因为这些字段在上下文中至关重要。通过关注零件级详细信息、表单级上下文和监管元数据该解决方案确保关键数据不被遗漏。正是对航空复杂性的关注，让专业化Document AI脱颖而出——它能够理解航空文件的语言，而通用模型则显得含糊不清。

航空文件 AI 数据

为了说明我们的航空级 Document AI 的性能和功能，以下是一些关键指标和功能：

总而言之，超高精度与领域定制功能（例如装配层次结构捕获）的结合，使该解决方案具备处理大规模航空文档的独特能力。接下来，让我们看看这些功能如何融入 AI 流程。

技术流程概述：从文档到 AI 就绪数据

建立有效的航空数据的人工智能管道，我们建议采用分阶段的方法。以下是整个流程的概述，从原始文档提取到为 AI 模型提供向量：

该流程确保从原始的非结构化输入到 AI 就绪的结构化信息的顺畅流动。每个阶段都针对航空用例进行了优化——从理解特定领域的文档格式到同时处理数千页数据。最终结果是知识丰富的矢量数据库支持搜索、分析或大型语言模型准确且内容丰富的数据。

确保可扩展的性能和可靠性

构建航空规模的文档处理系统意味着处理高吞吐量和高可靠性。在吞吐量方面，如上所述，我们的 Document AI 可以并行提取和处理文档，并成功同时处理 1,000 个页面在最近的现场测试中，file-q7xvjvhip1lffe4hbnkuac 实现了这一点。这是通过水平扩展方法实现的：多个提取工作器同时处理不同批次的页面。该系统是云原生的，可以根据负载自动扩展，这意味着无论您需要解析 100 页还是 100,000 页，它都可以分配资源来满足需求。对于 AI 团队来说，这种可扩展性意味着最大限度地缩短数据提取和洞察之间的等待时间——例如，当您需要将新飞机的文档库快速导入分析平台时，这一点至关重要。

可靠性不仅仅来自于原始的准确性；它还在于正确捕捉结构和上下文。 例如， 文档结构捕获确保下游使用数据时，您能够了解其上下文。如果矢量搜索提取出关于“扭矩值：50 Nm”的片段，系统就能识别出该片段来自哪个维护手册及其章节，并可以根据需要检索整个章节或页面图像。这对于验证和最终用户信任 AI 输出至关重要——他们始终可以参考 AI 使用的原始文档片段。我们流程的结构化输出在设计时就包含了这些上下文标记。

此外，该解决方案已在现实世界的各种文档上进行了测试。航空文档可能比较杂乱——扫描件可能带有印章、手写，或者不同制造商的布局略有不同。Document AI 使用集成OCR该系统在处理噪声扫描时采用多种方法（结合多个 OCR 引擎和投票机制），并采用验证规则（例如零件号的校验和检查、日期格式检查等）来捕获任何提取异常。这意味着即使在吞吐量达到极限的情况下，系统也能保持较高的准确率。在与波音 IPC 的内部基准测试中，OCR 字符准确率测得为99.9%适用于已包含文本层的文档，而得益于先进的 OCR 模型，纯扫描图像的准确率仅略低。通过捕捉特定领域的结构（例如手册的目录或航海日志的章节），系统还可以优雅地拆分和恢复错误——例如，如果某个页面的质量特别差，它会被隔离并标记出来，而不是影响整个批次的准确率。

对于 AI 工程团队来说，这些功能解决了一个主要难题：您可以信任文档管道中生成的数据。您无需清理 OCR 错误或为每种新文档类型编写临时正则表达式。您可以将精力集中在构建强大的 AI 应用程序（例如预测性维护模型、知识图谱构建或合规性审计工具）上，并基于这个可靠的数据层。

对下游 AI 的影响：RAG、LLM 和搜索

值得再次强调的是，这种高精度提取如何为下游AI任务提供支持。考虑一下检索增强生成（RAG）：这里，大型语言模型 (LLM) 会补充从知识库中获取的相关文档或片段。如果你的知识库是一个基于草率提取的航空文档向量数据库，那么 LLM 可能会收到不相关或不正确的文本，从而导致其生成不准确或虚假的答案。相比之下，如果向 LLM 输入干净、准确的片段来自我们 Document AI 流程的成果意味着该模型能够生成基于事实的答案。我们观察到，通过将字段级准确率提升至 98% 以上，我们显著提高了检索命中率（减少了错误匹配），从而提高了航空问答环境中答案的质量。本质上，LLM 可以专注于理解和编写答案，而无需在内部处理混乱的输入。最终，工程师和决策者将获得更加可靠的 AI 辅助。

同样的逻辑也适用于不涉及生成的简单语义搜索或问答系统。例如，一家航空公司可能会建立一个搜索门户维护技术人员可以查询过往的维修记录或手册。如果该搜索的索引建立在精确提取的数据之上，则搜索结果值得信赖——返回的记录确实包含查询词或相关信息。否则，搜索可能会遗漏关键文档（召回率低）或显示错误文档（误报），从而削弱用户信心。高精度提取可确保当您搜索“燃油泵AD合规性”时，您获得的是相关的适航指令文件和合规记录，而不是一堆噪音。

无论你的人工智能模型多么先进——即使你采用了最先进的 1750 亿个参数的变换器——它们的输出可能会因错误的输入数据而误入歧途在航空业，安全和合规性至关重要，这不仅仅是一个小小的不便，而是一个严重的风险。这就是为什么我们坚持使用顶层提取层。它充当单一事实来源，将您的非结构化文档转换为干净、可查询、可用于 AI 的知识库。

结论：为航空级人工智能的成功奠定基础

对于航空领域的人工智能领导和技术团队来说，信息很明确：在 AI 流程开始时就投资数据准确性大量复杂的航空文件是重要的数据来源，而以近乎完美的保真度提取其中的数据，是让您的人工智能系统揭开真相的唯一途径。在提取质量上敷衍了事是一种虚伪的节约；任何节省都会因后期糟糕的人工智能性能而抵消，甚至更糟的是，由于数据点错误而错失关键洞察。通过部署准确率高达 98-99% 以上的航空专用文档人工智能，您可以为所有下游应用（从预测性维护和机队优化到合规性审计和智能助手）奠定坚实的基础。

总之， 高精度文档AI是航空级AI的关键它将大量非结构化文件转化为可靠的结构化数据。有了它，您的法学硕士、知识图谱和分析仪表板翱翔——提供精准、可操作的洞察，推动运营安全和效率。如果没有它，即使是最强大的人工智能也会因输入不稳定而失灵。随着航空业拥抱数字化转型和人工智能，那些以干净、精准的数据提取为基础的企业将拥有决定性的优势。这就像飞行前拥有一个超级可靠的指南针——没有它你就无法起飞，同样，任何人工智能之旅都离不开可靠的数据。通过将高精度文档人工智能解决方案嵌入到您的流程中——配备领域优化模型、强大的 OCR 以及与矢量数据库的无缝集成——您可以确保您的航空人工智能计划充满信心、精准地起飞。