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Estrazione free-form

Qualsiasi documento, i campi li scegli tu

Quando il documento non rientra in un template predefinito, definisci tu lo schema dei dati che vuoi estrarre. Funziona su qualsiasi PDF, scansione o foto.

Come funziona

Tre passi, nessun template

Step 01

Carica il documento

Trascina un PDF, una scansione o una foto. Multipagina, multilingua, anche manoscritto.

Step 02

Definisci i campi

Elenca i dati che vuoi estrarre con nome, tipo (testo, numero, data, lista) e una breve descrizione.

Step 03

Ottieni il JSON

Extract analizza il documento e restituisce un oggetto strutturato pronto da salvare o integrare via API.

Esempio reale

Da una polizza assicurativa custom

Definisci lo schema dei campi che ti interessano: Extract restituisce un JSON conforme.

il_tuo_schema.json
Definito da te
{
  "numero_polizza": {
    "type": "string",
    "desc": "Identificativo univoco della polizza"
  },
  "contraente": {
    "type": "object",
    "desc": "Anagrafica del contraente",
    "fields": {
      "nome_completo": "string",
      "codice_fiscale": "string",
      "indirizzo": "string"
    }
  },
  "decorrenza": {
    "type": "date",
    "desc": "Data inizio copertura ISO 8601"
  },
  "scadenza": {
    "type": "date",
    "desc": "Data fine copertura ISO 8601"
  },
  "massimale": {
    "type": "number",
    "desc": "Massimale in euro"
  },
  "franchigia": {
    "type": "number?",
    "desc": "Franchigia in euro, null se assente"
  },
  "garanzie_attive": {
    "type": "array",
    "desc": "Lista garanzie incluse",
    "items": {
      "codice": "string",
      "descrizione": "string"
    }
  },
  "premio_annuo": {
    "type": "number",
    "desc": "Premio totale annuo in euro"
  }
}
response.json
{
  "numero_polizza": "RC-2024-887412",
  "contraente": {
    "nome_completo": "Laura Bianchi",
    "codice_fiscale": "BNCLRA75T41F205Y",
    "indirizzo": "Via Manzoni 42, 20121 Milano (MI)"
  },
  "decorrenza": "2024-11-01",
  "scadenza": "2025-10-31",
  "massimale": 1500000,
  "franchigia": 250,
  "garanzie_attive": [
    {
      "codice": "RCA",
      "descrizione": "Responsabilità civile auto"
    },
    {
      "codice": "INC",
      "descrizione": "Incendio e furto"
    },
    {
      "codice": "CRI",
      "descrizione": "Cristalli"
    }
  ],
  "premio_annuo": 642.5
}
Quando usarlo

Pensato per i documenti fuori dagli standard

Documenti aziendali interni

Ordini di acquisto custom, modulistica HR, schede prodotto, capitolati tecnici.

Documenti settoriali

Polizze assicurative, perizie immobiliari, schede sicurezza materiali, manuali tecnici.

Documenti in lingua straniera

Fatture estere, contratti internazionali, certificati tradotti — l'AI gestisce 30+ lingue.

PDF storici e archivi

Vecchi documenti scansionati, archivi cartacei digitalizzati, dattiloscritti d'epoca.

Form e questionari

Schede compilate a mano, questionari clinici, moduli di adesione, bandi di gara.

Email e screenshot

PDF di conversazioni, ricevute via screenshot, conferme d'ordine in formati eterogenei.

Best practice

Come scrivere uno schema efficace

Cosa fare

  • Usa nomi snake_case chiari: data_scadenza, importo_totale, numero_polizza.
  • Indica il tipo atteso: number, date (ISO 8601), boolean, array, object.
  • Aggiungi una descrizione di una riga: cosa rappresenta e dove cercarlo.
  • Per liste usa array di object con i campi delle righe (es. movimenti, articoli).
  • Marca i campi opzionali con ? e accetta null se possono mancare.

Cosa evitare

  • Nomi vaghi come dato1, valore, info — l'AI non capisce cosa cercare.
  • Mischiare lingue diverse nei nomi dei campi nello stesso schema.
  • Chiedere calcoli complessi: estraiamo dati, le formule falle a valle.
  • Schemi enormi (>40 campi): meglio dividere in più estrazioni mirate.

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