Datos de facturas
Extrae proveedores, fechas, conceptos e importes. Comprueba relaciones y totales antes de enviar los datos al sistema de destino.
Casos de uso / Datos y conocimiento
Extracción de información
Extrae información con IA. Conviértela en datos para tu negocio.
Pasa de contratos, correos y documentos a nombres, fechas, importes y referencias que tu sistema pueda utilizar. Define los campos y utiliza un modelo de IA para encontrarlos en contenido no estructurado.
Con QDivZero puedes desplegar modelos de lenguaje para automatizar la extracción de datos por API. Tu aplicación prepara el contenido, valida el resultado y lo conecta con tu CRM, ERP o proceso de trabajo.
De contenido a datos
Define qué necesitas. El modelo lo encuentra.
Convierte información dispersa en campos que tu aplicación pueda utilizar. Define una estructura de salida y valida los resultados.
Información de contratos
Recupera partes, plazos y condiciones de contratos. Vincula cada campo con el pasaje original para facilitar la revisión.
Correos y solicitudes
Transforma mensajes en solicitudes estructuradas. Identifica los campos de tu proceso y señala la información que falte antes de continuar.
Procesamiento de documentos
Utiliza un esquema común para archivos con formatos distintos. Valida campos y conserva referencias al documento del que procede cada dato.
Cómo construirlo con QDivZero
Define los campos. Obtén datos que puedas utilizar.
Define campos y formato de salida, y envía el contenido a un modelo compatible. Tu aplicación comprueba valores, señala datos ausentes y conecta el resultado con el sistema de destino.
El flujo de tu aplicación
Contenido
Prepara el texto o las imágenes del documento.
Campos
Define qué datos necesitas y su formato de salida.
Extracción
El modelo identifica los valores en el contenido.
Validación
Tu aplicación comprueba los campos y su estructura.
Integración
Envía los datos validados a tu sistema o proceso.
Open-weight / Hugging Face
Puedes empezar por…
Compara modelos de lenguaje con documentos reales y el esquema de salida que necesitas. Valora la precisión por campo, el contexto disponible y la compatibilidad con salidas estructuradas; para páginas escaneadas puedes utilizar un modelo de visión. Prueba salidas completas y parciales con el mismo esquema. Valora también la fidelidad al dato original y la capacidad de indicar que un campo falta, especialmente antes de conectar la extracción a procesos que almacenan información.
Texto y visión
Qwen3.8-27B
Para conversación, código y tareas que combinan texto, imágenes y contexto propio.
Ver modelo en Hugging FaceTexto y visión
GLM-5.3 Flash
Para combinar conversación, comprensión visual y trabajo con herramientas.
Ver modelo en Hugging FaceRazonamiento multimodal
DeepSeek V4.1 Flash
Para probar razonamiento y comprensión de texto e imágenes en tareas de varios pasos.
Ver modelo en Hugging FaceExtracción de información
Preguntas frecuentes sobre extracción de información
¿Qué es la extracción de información con IA?
La extracción de información con IA identifica datos concretos dentro de texto o documentos y los devuelve en una estructura definida. Puede recuperar nombres, fechas, importes y referencias para utilizarlos en aplicaciones, bases de datos o procesos de negocio.
¿Cómo extraer datos de documentos con un LLM?
Envía el contenido y describe los campos que necesitas. Define el formato de salida y añade ejemplos cuando ayuden a interpretar la tarea. Un LLM compatible puede identificar los valores; tu aplicación valida el resultado antes de almacenarlo o enviarlo a otro sistema.
¿Puedo extraer datos de facturas y contratos automáticamente?
Sí. Puedes definir campos como proveedor, fecha, importe, partes o vencimientos y procesar los documentos mediante modelos compatibles. Para páginas escaneadas o datos que dependan de la disposición visual, prepara imágenes y utiliza un modelo multimodal.
¿Cómo convertir texto no estructurado en JSON?
Describe las claves, los tipos y la estructura JSON que necesita tu aplicación. Cuando el modelo y el runtime admitan salidas estructuradas, puedes utilizar un esquema. Comprueba que el JSON sea válido y que los valores correspondan al contenido de origen.
¿Qué diferencia hay entre extraer texto y extraer información?
Extraer texto recupera las palabras de un documento. La extracción de información selecciona datos concretos y les asigna significado, como una fecha de vencimiento o un importe total. Puedes combinar ambas etapas para convertir documentos en registros que tu sistema pueda utilizar.
¿Puedo integrar la extracción de datos en mi aplicación por API?
Sí. Despliega un modelo compatible en QDivZero y conecta tu aplicación a su endpoint. Tu proceso prepara los documentos, envía las peticiones, valida los campos y entrega los resultados al sistema de destino. Puedes organizar la carga en lotes según la capacidad desplegada.
¿Cómo validar los datos extraídos por inteligencia artificial?
Comprueba que la salida respeta tu esquema y revisa tipos, fechas, importes y campos obligatorios. Contrasta los valores con el documento de origen y define qué casos necesitan revisión humana. Mide la precisión de cada campo con ejemplos representativos antes de automatizar su envío a otros sistemas.
¿Puedo automatizar la extracción de datos para un CRM o ERP?
Sí. Tu integración puede preparar documentos o mensajes, solicitar la extracción al modelo y transformar los campos validados al formato que espera el CRM o ERP. QDivZero sirve el modelo; tu aplicación mantiene las reglas de negocio, la gestión de errores y la conexión con el sistema de destino.
¿Quieres pasar de documentos a datos útiles?
Automatiza la extracción de información de contratos, correos y documentos con modelos de IA. Define tu estructura de salida, despliega un modelo compatible en QDivZero y conecta los datos validados con los sistemas de tu empresa.