As falhas em sistemas de IA frequentemente se originam da preparação inconsistente ou mal estruturada dos dados, em vez do processo de geração de respostas. Corrigir esses problemas fundamentais de qualidade dos dados é crucial para evitar custos elevados e melhorar a confiabilidade, pois apenas atualizações de modelo não são suficientes.
Antes de implementar a IA para automação de contratos de locação, é crucial digitalizar e estruturar os contratos em papel. Isso envolve estabelecer uma hierarquia de pastas clara, uma convenção de nomes de arquivos consistente e um registro mestre para metadados, garantindo que os dados estejam prontos para a IA.
Este guia aborda o problema comum de imagens-fonte desordenadas com texto ou marcas d'água, que podem prejudicar modelos de IA ou ativos de front-end. Ele apresenta o recurso Text Remover da PixelAPI como uma solução inteligente para remover texto e preservar a estrutura subjacente da imagem.