Serviços de Processamento de Documentos
Documentos que você pode conferir
O arquivo vira campos que o sistema seguinte consegue usar. Uma regra segura a linha quando os números não sustentam. Cada campo cita a página de onde saiu.
Exemplos
O problema de engenharia, em alguns formatos. Um arquivo entra, um campo precisa estar certo, e o sistema seguinte precisa aceitar a linha.
- Extração de notas fiscais e recibos. Itens de linha, totais, datas e dados do fornecedor vão direto para o sistema contábil, com os campos validados.
- Análise de contratos. Obrigações, cláusulas de risco, datas de renovação e valores financeiros aparecem em segundos, cada um com a citação da passagem de onde foi extraído.
- Classificação e roteamento automáticos. Os arquivos que entram caem na fila certa pelo que contêm.
- Saída estruturada a partir de entrada confusa. JSON, CSV ou escrita direta no banco, com regras de validação nos campos que realmente importam para o processamento seguinte.
Tecnologias
A stack muda conforme o caso. A maioria dos pipelines combina um modelo de linguagem para leitura com código determinístico para validação e entrega. Esse equilíbrio mantém a acurácia alta e o custo previsível.
- Modelos de linguagem. OpenAI, Claude, Gemini e opções open-source como Llama, Mistral, Gemma e Qwen, escolhidos por tarefa conforme acurácia, custo e requisitos de privacidade.
- OCR. Opções open-source modernas como PaddleOCR, Qianfan-OCR e Tesseract quando podemos rodar no nosso ambiente, Google Vision ou AWS Textract quando a digitalização é ruim ou o volume é alto o suficiente para a via gerenciada compensar.
- Modelos pequenos. A gente procura o modelo de OCR mais barato que ainda é bom o bastante para as páginas e que alguém consegue rodar no próprio computador. A gente publica esse teste em código aberto, no repositório.
- ML clássico. Scikit-learn e XGBoost para problemas de classificação mais estreitos, onde um modelo grande é exagero e um menor é mais barato e mais rápido.
- Pipelines de validação. Thresholds de confiança e checagens de regra que barram extrações incertas antes de chegarem ao sistema downstream.
- Entrega. Webhooks, escritas diretas no banco ou handoff via fila, conforme o jeito que seus sistemas realmente esperam receber os dados.
Como conduzimos
Uma situação técnica
A citação não sustenta a frase. A linha entra mesmo assim.
Como conduzimos
Pegamos uma amostra dos arquivos reais, construímos a extração para esses formatos, conferimos os campos que importam e mandamos a saída para onde ela tem que chegar.
O que você recebe
Você sai com esse caminho rodando nos seus arquivos, o código.
Dúvidas sobre automação de documentos
Combinamos OCR com um modelo de linguagem para ler notas fiscais eletrônicas e em PDF escaneado, extraímos itens de linha, totais, datas e dados do fornecedor, e entregamos os dados direto no seu sistema contábil por API, webhook ou escrita no banco. Sem templates fixos. Funciona mesmo com layouts diferentes por fornecedor.
Sim. Para contratos em português ou inglês, extraímos obrigações, valores, prazos de renovação e cláusulas de risco, sempre com a citação da passagem de origem anexada. Útil para revisão jurídica, due diligence e acompanhamento de vencimentos.
Depende da qualidade da digitalização. Para PDFs nativos usamos extração direta. Para scans, o OCR open-source avançou bastante. PaddleOCR e Qianfan-OCR lidam bem com português, inclusive em scans ruins onde o Tesseract costumava falhar. Quando os requisitos passam do que o open-source entrega de forma confiável, Google Vision ou AWS Textract são a alternativa gerenciada. A escolha entra no plano técnico conforme seus documentos reais.
Treinamos um classificador sobre uma amostra dos seus documentos para rotear cada arquivo que chega (por e-mail, upload ou pasta compartilhada) para a fila certa: contas a pagar, jurídico, RH, e por aí. O modelo aprende com os tipos que você realmente recebe, não com categorias genéricas.
Depende do volume, da variedade de layouts e de onde os dados precisam chegar. O diagnóstico inicial (3 a 5 dias) fecha escopo e preço antes de construirmos. Um pipeline de extração costuma ficar pronto em 1 a 3 semanas.
Sim. Assinamos NDA, processamos os documentos em ambiente controlado e, quando a privacidade exige, usamos modelos open-source (Llama, Mistral, Gemma, Qwen, entre outros) rodando na sua infraestrutura ou na nossa, sem envio para APIs externas.
O que você recebe
- Uma solução funcionando nos seus dados
- O código é seu
- 2 a 5 semanas quando o dono e os arquivos já estão disponíveis
Vamos falar do seu caso
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