Fehler von KI-Systemen entstehen oft durch inkonsistente oder schlecht strukturierte Datenaufbereitung, statt durch den eigentlichen Antwortgenerierungsprozess. Die Behebung dieser grundlegenden Datenqualitätsprobleme ist entscheidend, um steigende Kosten zu vermeiden und die Zuverlässigkeit zu verbessern, da Modell-Upgrades allein nicht ausreichen.
Bevor KI zur Automatisierung von Mietverträgen eingesetzt wird, ist es entscheidend, Papier-Mietverträge zu digitalisieren und zu strukturieren. Dies beinhaltet die Festlegung einer klaren Ordnerhierarchie, einer konsistenten Dateibenennungskonvention und eines Master-Logs für Metadaten, um sicherzustellen, dass die Daten KI-fähig sind.
Dieser Leitfaden behandelt das Problem unordentlicher Quellbilder mit Text oder Wasserzeichen, die nachgeschaltete KI-Modelle oder Frontend-Assets beeinträchtigen können. Er stellt die Text Remover-Funktion von PixelAPI als intelligente Lösung vor, um Text sauber zu entfernen und die zugrunde liegende Struktur des Bildes zu erhalten.