Treffer: Automatizirano izvlačenje informacija iz tehničkih dokumenata i generiranje strukturiranih izvješća pomoću višeagentskih sustava ; Automated information extraction from technical documents and structured report generation using multiagent AI systems
University of Zagreb. Faculty of Electrical Engineering and Computing.
Weitere Informationen
Ovaj završni rad bavi se razvojem automatiziranog sustava za obradu građevinske dokumentacije korištenjem umjetne inteligencije i napredne obrade teksta. Sustav pretvara nestrukturirane dokumente (PDF-ove tehničkih listova) u strukturirani izlaz. Omogućuje prepoznavanje i izdvajanje ključnih informacija bez ručnog čitanja, tipkanja i otvaranja dokumenata, čime ubrzava i olakšava obradu dokumentacije. Implementacija se temelji na OCR tehnologiji, LLM modelima (OpenAI GPT-4.1) i višeagentskoj arhitekturi u Pythonu, uz korištenje LlamaIndexa za upravljanje kontekstom i strukturiranje sadržaja. Asinkrone operacije (asyncio) omogućuju paralelnu obradu više dokumenata, dok se rezultati automatski organiziraju u Excel tablicama spremnim za daljnju integraciju. Rad pokazuje skalabilnost, točnost i praktičnu primjenu rješenja u digitalizaciji i automatizaciji procesa građevinske industrije. ; This thesis focuses on the development of an automated system for processing construction documentation using artificial intelligence and advanced text processing. The system converts unstructured documents (PDF material data sheets) into structured outputs. It enables the recognition and extraction of key information without manual reading, typing, or opening of documents, thereby accelerating and simplifying document processing. The implementation is based on OCR technology, LLM models (OpenAI GPT-4.1), and a multi-agent architecture in Python, with LlamaIndex used for context management and content structuring. Asynchronous operations (asyncio) enable parallel processing of multiple documents, while the results are automatically organized into Excel tables ready for further integration. The work demonstrates the scalability, accuracy, and practical applicability of the solution in the digitalization and automation of processes in the construction industry.