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Google DeepMind は最近、Gemini 2.0 AI モデル スイートを一般公開し、Gemini 2.0 Flash や Gemini 2.0 Pro (試験的) などのツールを提供しています。これらのモデルは 100 万を超える入力トークンを処理でき、画像作成から文章作成スキルの向上まで、さまざまなタスクを容易にします。ドキュメントを構造化データに変換するプロセスが大幅に改善され、PDF を Retrieval-Augmented Generation (RAG) システム用に分析し、そこから貴重な洞察を引き出すという、かつては骨の折れる作業が効率化されました。

同社は、生成 AI を活用したマルチステップ方式を導入し、ドキュメント抽出プロセスを改良しました。この手法は、まず抽出タスクを、ドキュメントの特定のセクションに焦点を絞った、より小さなターゲットプロンプトに分割することから始まり、精度を高め、言語学習モデル (LLM) の作業負荷を軽減します。さらに、このアプローチには、 Googleスプレッドシートや BigQuery テーブルなど、LLM 外部の後処理ルールの管理も含まれており、作成、読み取り、更新、削除 (CRUD) 操作が簡素化され、これらのルールの管理と更新が強化されます。

実際には、最初のステップでは、カスタム プロンプトを使用して、Gemini を使用して Google の 2023 年環境レポートなどのドキュメントからデータを抽出します。次に、抽出されたデータは、Gemini の別のアプリケーションであるルール エンジンによって処理され、一連の定義済みルールに対してデータが検証されます。このハイブリッド システムは、LLM の非構造化データから情報を解釈して抽出する機能を活用し、ルール エンジンはビジネス ロジックと意思決定のための明確で管理しやすい構造を適用します。

最後のステップでは、ルール エンジンからの分析情報を既存のデータ パイプラインとワークフローに統合し、マルチステップ プロセスの可能性を最大限に引き出します。Google Cloud ツールを使用して、プロジェクト管理システムでのタスク作成、BigQuery テーブルでのデータ品質チェック、モデル追跡のためのVertex AI との統合など、後続のアクションを自動化します。さらに、システムにはアラート表示用のダッシュボードを組み込んだり、人間によるレビューのトリガーを確立したりできるため、包括的で効率的なドキュメント抽出および分析ワークフローが保証されます。