Neue EpisodeTEil 2 : PDF Text mit GetLiveTextJSON holen

00:00:00: Teil zwei, PDF-Text.

00:00:02: Auslesen mit Jason.

00:00:03: Hallo und herzlich willkommen bei Clarice FileMaker.

00:00:07: in fünf Minuten!

00:00:09: In der ersten Folge haben wir Text aus PDF-Dateien ausgelesen.

00:00:13: Heute geht es um zwei weitere Funktionen – Whole Life Text und GetLife Text as Jason.

00:00:20: Vor allem möchte ich erklären warum ich den zusätzlichen Positionsdaten für die automatische Verarbeitung von Belegen kritisch gegenüberstehe.

00:00:27: Bevor ich mich aber mit den Befehlen selbst beschäftige, gilt für mich schon mal die Regel das ich möglichst befehle verwende.

00:00:33: Die auf beiden Plattformen zur Verfügung stehen also OS X sowie auch Windows Denn darin liegt ja eine der Stärken von FileMaker!

00:00:42: Die beiden Befehle um die es hier geht Stehen nur auf OSX und iOS iPadOS-Plattformen Zur Verfügung.

00:00:49: Wenn man allerdings zum Beispiel gezielt dass iPad im Auge hat bei der Umsetzung ist das natürlich nachrangig.

00:00:56: Zunächst zur Einordnung.

00:00:58: Whole Live Text gibt es seit FileMaker, die JSON-Variante kam mit Version einundzwanzig hinzu.

00:01:07: Beide gehören also nicht erst zu den Neuerungen von FileMakers.

00:01:09: zwei tausend sechsundzwantig.

00:01:12: Sie nutzen die Texterkennung auf unterstützten Apple Systemen Mac OS, iOS und iPadOS.

00:01:18: Für eine Lösung, die auch unter Windows funktionieren soll ist diese Einschränkung wichtig.

00:01:24: liefert den erkannten Text aus einem Bild im Containerfeld.

00:01:27: Zu den unterstützten Formaten gehören beispielsweise PNG, JPEG und auch PDF.

00:01:33: Die JSON-Variante liefert zusätzlich für die erkannte Textsegmente jeweils eine Position.

00:01:39: Die Werte für X und Y geben die Entfernung von der oberen linken Ecke des Bildes in Pixeln an.

00:01:45: Damit weiß ich beispielsweise, an welcher Stelle die Beschriftung Datum bezahlt erkannt wurde.

00:01:51: Ich weiß dadurch aber noch nicht zuverlässig, welcher andere Text das dazugehörige Zahlungsdatum ist und in welches FileMaker-Feld er geschrieben werden soll.

00:02:00: Genau an dieser Stelle beginnt für mich das Problem.

00:02:03: Nehmen wir eine Rechnung die regelmäßig vom gleichen Lieferanten kommt.

00:02:07: Das Logo bleibt gleich Die Schrift bleibt gleich Und der Lieferant verwendet weiterhin dieselbe Rechnungsvorlage.

00:02:14: Trotzdem muss der Inhalt nicht an derselben Stelle stehen.

00:02:17: Vielleicht benötigt eine Artikelbeschreibung diesmal drei Zeilen statt einer.

00:02:21: Vielleicht kommt eine zusätzliche Rechnungsposition hinzu.

00:02:25: Oder ein Hinweis zur Lieferung wird länger und bricht um, dadurch können die darunter liegenden Angaben nach unten rutschen.

00:02:31: Der Gesamtbetrag steht dann an einer anderen Position.

00:02:34: Bei einem Seitenumbruch kann er sogar auf der nächsten Seite erscheinen.

00:02:38: Es braucht dafür weder einen neuen Lieferanten noch ein neues Formular.

00:02:42: Eine kleine Änderung am Inhalt derselben Vorlage kann bereits ausreichen.

00:02:47: Wenn mein Script einen Wert an festen Koordinaten erwartet ist diese Zuordnung damit nicht mehr verlässlich.

00:02:53: Besonders unangenehm wäre, wenn es an der erwarteten Stelle einen anderen Wert findet und diesen ohne Fehlermeldung übernimmt.

00:03:01: Die Koordinate kann dabei durchaus die Position des erkannten Textes korrekt beschreiben – sie sagt mir nur nicht welche fachliche Bedeutung dieser Text hat!

00:03:09: Ein Datum wird durch seine Position noch nicht eindeutig zum Zahlungsdatum.

00:03:14: Es könnte ebenso das Rechnungsdatuum oder das Lieferdatum sein.

00:03:18: Natürlich könnte ich zusätzliche Regeln programmieren, beispielsweise zuerst eine Beschriftung suchen und dann den Text rechts daneben auswerten.

00:03:26: Aber auch das muss unterschiedliche Zeilenumbrüche, Abstände und Ergebnisse der Texterkennung berücksichtigen.

00:03:32: Dazu kommen Prüfungen für fehlende oder widersprüchliche Werte.

00:03:36: Für mich entsteht dabei erheblicher Aufwand ohne dass die Koordinaten allein eine solide Grundlage für die Feldzuordnung bilden.

00:03:43: Deshalb betrachte Ich GetLiveTextAsJayson für diese Aufgabe nicht als besonders zielführend.

00:03:49: Für die automatische Zuordnung von Belegdaten kann ich mir derzeit keinen überzeugenden Einsatz dieser Positionsdaten ohne eine zusätzliche inhaltliche Auswertung vorstellen.

00:03:59: In meinem Ablauf würde ich dafür eher KI einsetzen.

00:04:03: Wenn ich der KI aber ohnehin den ausgelesenen Text oder das vollständige Dokument zur Auswertungen übergebe, brauche ich die von dieser Funktion gelieferten Koordinaten nicht wirklich zusätzlich.

00:04:14: Entscheidend ist für mich ob die Verarbeitung Rechnungsnummer, Zahlungsdatum und Gesamtbetrag aus Ihrem Zusammenhang richtig zuordnet.

00:04:23: Das ist meine Einschätzung für diesen Anwendungsfall – allein Text zu erkennen kann selbstverständlich schon nützlich sein!

00:04:31: Meine Kritik betrifft die Erwartungen aus Text- und Pixelpositionen ohne weitere Auswertung zuverlässig ausgefüllte Datenbankfelder zu erhalten.

00:04:40: Mit dem Einsatz von KI sind die Ergebnisse dann tatsächlich sehr gut selbst wenn nicht jedes Dokument gleich aufgebaut ist oder sich Positionen von Textblöcken im Dokument ändern.

00:04:50: Genau damit beschäftigen wir uns im dritten Teil, wie kann KI bei der Zuordnung helfen und welche Prüfungen gehören trotzdem in eine FileMaker-Lösung?

00:04:59: Vielen Dank fürs Zuschauen und Zuhören!

00:05:01: Bis zur nächsten Folge von Clarice FileMakers in fünf Minuten.