Voor het automatisch verwerken en extraheren van informatie uit facturen met een Node.js backend en Express, raad ik het gebruik van OpenAI’s GPT-modellen aan, gecombineerd met documentvoorverwerkingstechnieken. Hier is een gestructureerd voorstel: 1. **Modelkeuze en API-functies** - Gebruik de GPT-4 modellen (bijvoorbeeld `gpt-4` of `gpt-4-turbo`) voor hoge nauwkeurigheid en efficiëntie. - Maak gebruik van de **ChatCompletion API** voor gespreks-achtige interacties en betere contextbeheer. - Overweeg het gebruik van **fine-tuning** of **prompt engineering** voor consistente extractie. 2. **Voorbereiding van documenten** - Converteer facturen naar tekst (bijvoorbeeld via OCR voor gescande documenten of directe tekstextractie bij digitale facturen). - Splits grote documenten indien nodig in kleinere chunks voor betere verwerking. 3. **Promptontwerp** - Gebruik een gestructureerde prompt die duidelijk aangeeft welke informatie geëxtraheerd moet worden. - Voorbeeld prompt: ``` Gegeven de volgende factuurtekst: [factuurtekst] Extracteer de volgende gegevens: 1. Naam klant 2. Adres 3. Contactgegevens (telefoon, e-mail) Geef het antwoord in JSON-formaat, bijvoorbeeld: { "naam_klant": "...", "adres": "...", "contactgegevens": { "telefoon": "...", "email": "..." } } ``` 4. **Voorbeeld API-aanroep in Node.js** ```javascript const { Configuration, OpenAIApi } = require("openai"); const configuration = new Configuration({ apiKey: 'JOUW_OPENAI_API_KEY', }); const openai = new OpenAIApi(configuration); async function extractInvoiceData(factuurTekst) { const prompt = ` Gegeven de volgende factuurtekst: ${factuurTekst} Extracteer de volgende gegevens: 1. Naam klant 2. Adres 3. Contactgegevens (telefoon, e-mail) Geef het antwoord in JSON-formaat, bijvoorbeeld: { "naam_klant": "...", "adres": "...", "contactgegevens": { "telefoon": "...", "email": "..." } } `; const response = await openai.createChatCompletion({ model: "gpt-4", messages: [ { role: "system", content: "Je bent een data-extractie assistent voor facturen." }, { role: "user", content: prompt } ], temperature: 0, max_tokens: 500, }); const antwoord = response.data.choices[0].message.content; try { const data = JSON.parse(antwoord); return data; } catch (error) { console.error("Fout bij JSON-parsing:", error); return null; } } ``` 5. **Verwerkingsworkflow** - Verzamel documenten (bijv. upload via API, batchverwerking). - Converteer documenten naar tekst. - Roep `extractInvoiceData()` aan voor elk document. - Sla de output op in een database of bestandssysteem. 6. **Aanvullende tips** - Gebruik batchverwerking en asynchrone calls om efficiëntie te verhogen. - Implementeer foutafhandeling en fallback-methoden bij onduidelijke extracties. - Overweeg het gebruik van caching of promptspecificaties om kosten te minimaliseren. **Samenvatting:** Gebruik `gpt-4` via de ChatCompletion API met goed ontworpen prompts voor nauwkeurige en efficiënte informatie-extractie. Combineer dit met voorafgaande tekstconversie en batchverwerking binnen je Node.js/Express backend voor een robuuste oplossing.

Voor het automatisch verwerken en extraheren van informatie uit facturen met OpenAI raad ik het volgende aan: ## Aanbevolen OpenAI-modellen en API's **Primaire keuze: GPT-4 Turbo with Vision** - Ondersteunt zowel tekst- als beeldverwerking (PDF, afbeeldingen) - Uitstekende nauwkeurigheid voor gestructureerde data-extractie - Geschikt voor complexe documentstructuren **Alternatief: gpt-4-1106-preview** - Zeer capabel voor tekstgebaseerde extractie - Lagere kosten dan Vision-model ## API-aanbevelingen ### 1. Chat Completions API met Vision ```javascript const OpenAI = require('openai'); const openai = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY }); async function extractInvoiceData(fileBuffer, fileName) { const response = await openai.chat.completions.create({ model: "gpt-4-vision-preview", messages: [ { role: "user", content: [ { type: "text", text: "Extreer de volgende gegevens uit deze factuur in JSON-formaat: naam klant, adres, contactgegevens. Geef alleen de JSON terug zonder extra tekst." }, { type: "image_url", image_url: { url: `data:application/pdf;base64,${fileBuffer.toString('base64')}` } } ] } ], max_tokens: 1000 }); return JSON.parse(response.choices[0].message.content); } ``` ### 2. Batch Processing voor efficiëntie ```javascript async function processBatchInvoices(files) { const batchPromises = files.map(async (file) => { try { const extractedData = await extractInvoiceData(file.buffer, file.originalname); return { fileName: file.originalname, data: extractedData, status: 'success' }; } catch (error) { return { fileName: file.originalname, error: error.message, status: 'failed' }; } }); return Promise.all(batchPromises); } ``` ## Integratievoorbeeld met Express ```javascript const express = require('express'); const multer = require('multer'); const app = express(); const upload = multer({ storage: multer.memoryStorage() }); app.post('/api/process-invoices', upload.array('invoices', 10), async (req, res) => { try { const results = await processBatchInvoices(req.files); // Opslaan in database (voorbeeld met MongoDB) await InvoiceResult.insertMany(results.filter(r => r.status === 'success')); res.json({ processed: results.length, successful: results.filter(r => r.status === 'success').length, results: results }); } catch (error) { res.status(500).json({ error: error.message }); } }); ``` ## Optimalisatietips 1. **Prompt Engineering**: Verfijn je prompt voor betere resultaten: ```javascript const extractionPrompt = ` Extreer exact de volgende gegevens uit de factuur: - klant_naam: volledige naam van de klant - adres: volledig postadres - contact: telefoonnummer en e-mail Geef antwoord in JSON-formaat: { "klant_naam": string, "adres": string, "contact": string } `; ``` 2. **Error Handling**: Implementeer retry-logica voor API-limieten 3. **Caching**: Sla resultaten op om dubbele verwerking te voorkomen 4. **Validatie**: Voeg post-processing validatie toe voor extra betrouwbaarheid ## Kostenoverwegingen - Gebruik `gpt-4-1106-preview` voor tekst-only facturen om kosten te besparen - Implementeer rate limiting om API-kosten te beheren - Overweeg asyncrone verwerking voor grote batches Deze aanpak biedt een goede balans tussen nauwkeurigheid, efficiëntie en integratiegemak met je Node.js/Express omgeving.