Doc Extract
Doc Extract combine une pipeline OCR haute fidelite avec des modeles de langage specialises pour extraire automatiquement les informations cles de vos documents. Le service prend en charge les factures (lignes, montants, TVA), les CV (competences, experiences, formations), les pieces d'identite (nom, date de naissance, numero) et les attestations (dates, signataires, references). Les donnees extraites sont retournees en JSON structure, pret a etre integre dans votre systeme d'information.
Cas d'usage
Traitement automatique de factures
Extrayez automatiquement les lignes de facturation, montants HT/TTC, taux de TVA et references fournisseur pour alimenter votre comptabilite sans saisie manuelle.
Parsing de CV pour le recrutement
Decomposez les CV en donnees structurees : competences techniques, experiences professionnelles, formations et langues parlees pour alimenter votre ATS.
Verification de pieces d'identite
Extrayez les informations cles des CNI, passeports et titres de sejour pour vos processus KYC et de conformite.
Numerisation d'attestations
Transformez les attestations papier (URSSAF, assurance, formation) en donnees exploitables avec detection automatique du type de document.
Comment ca marche
Upload du document
Envoyez votre fichier PDF, image ou DOCX via l'API REST. Le service detecte automatiquement le type de document.
OCR et pre-traitement
Le document est analyse par notre pipeline OCR qui corrige l'orientation, ameliore le contraste et extrait le texte brut.
Extraction LLM
Un modele de langage specialise analyse le texte extrait et identifie les champs pertinents selon le type de document detecte.
Donnees structurees
Les donnees extraites sont retournees en JSON structure avec un score de confiance par champ, pret pour l'integration.
Exemple d'appel API
import httpx
response = httpx.post(
class="text-teal">"https:class="text-text-faint italicclass="text-teal">">//api.djinn.dev/v1/extract",
headers={class="text-teal">"X-API-Key": class="text-teal">"djinn_live_..."},
files={class="text-teal">"file": open(class="text-teal">"facture.pdf", class="text-teal">"rb")},
data={class="text-teal">"document_type": class="text-teal">"invoice"},
)
result = response.json()
print(fclass="text-teal">"Fournisseur: {result['vendor_name']}")
print(fclass="text-teal">"Total TTC: {result['total_ttc']} EUR")
print(fclass="text-teal">"Confiance: {result['confidence']:.0%}")
for line in result[class="text-teal">"lines"]:
print(fclass="text-teal">" - {line['description']}: {line['amount']} EUR")Specifications techniques
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