Frage: Sammlung von KI-Prompts zur automatisierten Dokumentenverarbeitung

Frage: Sammlung von KI-Prompts zur automatisierten Dokumentenverarbeitung

Ziel dieser Seite.
Diese KB dient als zentrale Sammlung verschiedener KI-Prompts, die für konkrete Anwendungsfälle in der automatisierten Dokumentenauswertung entwickelt wurden.
Die bereitgestellten KI-Prompts und Funktionen (z. B. für das automatisierte Auslesen von Fahrzeugscheinen, Rechnungen, Ausweisen etc.) können direkt in das KI-Fenster des IPA-Servers integriert und verwendet werden.
NotesWichtig:
Um diese Funktionen nutzen zu können, benötigen Sie eine gültige KI-Lizenz für die IPA-Suite
Info
Bitte stellen Sie sicher, dass Ihre Lizenz entsprechend aktiviert ist. Ohne eine aktive KI-Lizenz kann das KI-Modul nicht genutzt werden.


1. KI Prompt Projekt: Fahrzeugschein auslesen


Ziel dieses Projekts

Dieses Projekt zielt darauf ab, mithilfe von KI relevante Fahrzeugdaten automatisiert aus einem Fahrzeugschein zu extrahieren.

Die zu analysierenden Dokumente können aus verschiedenen europäischen Ländern stammen, einschließlich:

  • 🇩🇪 Deutschland

  • 🇩🇰 Dänemark

  • 🇸🇰 Slowakei

  • 🇭🇺 Ungarn


Eingabeformat

Das Eingabedokument ist ein PDF eines Fahrzeugscheins (Zulassungsbescheinigung Teil I oder gleichwertig).


Verwendeter KI-Prompt

Lies die folgenden Informationen aus einem Fahrzeugschein (Zulassungsdokument) aus einem PDF-Dokument. 
Das Dokument kann aus Deutschland, Dänemark, der Slowakei oder Ungarn stammen.

Extrahiere die folgenden Daten:
Erstzulassung (Datum der ersten Zulassung)
Gib das Datum immer im deutschen Format TT.MM.JJJJ aus, unabhängig vom Ursprungsland (z. B. 15.06.2021).

Fahrgestellnummer (FIN / VIN)
z. B. WVWZZZ1JZXW000000

Hubraum (in cm³)
z. B. 1984 cm³

Gib das Ergebnis wie folgt formatiert aus:
Land: [Deutschland / Dänemark / Slowakei / Ungarn]
Erstzulassung --> {{Erstzulassung}}
Fahrgestellnummer--> {{Fahrgestellnummer}}
Hubraum --> {{Hubraum}}

2. KI Prompt Projekt: Rechnungsanalyse & Datenextraktion


Ziel dieses Projekts

Die KI extrahiert automatisch strukturierte Rechnungsinformationen aus unstrukturiertem Rechnungstext. Sie erkennt und filtert sowohl Positionsdaten als auch Rechnungs-Metadaten und stellt diese in einem standardisierten Format zur weiteren automatisierten Verarbeitung bereit (z. B. durch den IPA-Server).

Was macht die KI konkret?
Erkennung der Rechnungsstruktur: Die KI erkennt wichtige Bestandteile einer Rechnung, wie Kopfzeile, Adressfeld, Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Kundendaten und Summen.


Extraktion der Positionsdaten: Jede Rechnungsposition wird einzeln analysiert und in einem festen Format ausgegeben:
Rechnungsnummer;Positionsnummer;Menge;Bezeichnung;Einzelpreis;Gesamtpreis
Mehrere Positionen werden mit dem Trennzeichen | aneinandergereiht und als reiner Datenstring in der Variable {{PositionsCSV}} gespeichert.

Ermittlung der Rechnungs-Metadaten:

Zusätzlich extrahiert die KI folgende Kerndaten und weist sie vordefinierten Variablen zu:

  • Rechnungsnummer → {{Rechnungsnummer}}

  • Rechnungsdatum → {{Rechnungsdatum}}

  • Kundennummer → {{Kundennummer}}

  • Anrede → {{Anrede}}

  • Kundenname → {{Kundenname}}

  • Adresse (Straße, PLZ, Ort) → {{Strasse}}, {{PLZ}}, {{Ort}}

  • Gesamtbetrag der Rechnung → {{Gesamtbetrag}}


Verwendeter KI-Prompt

Extrahiere aus dem folgenden Rechnungstext alle Positionsdaten.

Gib das Ergebnis als einzigen String zurück, in dem jede Position in einer eigenen Zeile steht, getrennt durch ein Pipe (|). Verwende Semikolon (;) als Trennzeichen zwischen den Werten.  

Gib nur den reinen Daten-String zurück, ohne Einleitung, Überschriften, Feldnamen oder Erklärungen.  
Jede Zeile muss folgendes Format haben:  
`Rechnungsnummer;Positionsnummer;Menge;Bezeichnung;Einzelpreis;Gesamtpreis`

Formatbeispiel (direkt so zurückgeben):
RE1234;1;2;Reifen;150,00;300,00
RE1234;2;1;Auto;5000,00;5000,00

Speichere den String in der Variablen {{PositionsCSV}}

Gib zusätzlich folgende Rechnungsdaten in definierten Variablen zurück:
- Rechnungsnummer --> {{Rechnungsnummer}}
- Rechnungsdatum --> {{Rechnungsdatum}}
- Kundennummer --> {{Kundennummer}}
- Kunden Anrede --> {{Anrede}}
- Kundenname --> {{Kundenname}}
- Kundenadresse Straße --> {{Strasse}}
- Kundenadresse Postleitzahl --> {{PLZ}}
- Kundenadresse Ort --> {{Ort}}
- Rechnung Gesamtbetrag --> {{Gesamtbetrag}}

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