Tämä ratkaisu yhdistää paikallisesti toimivat komponentit, jotka on suunniteltu lukemaan ja jäsentämään PDF-dokumentteja mahdollisimman kattavasti ja tietoturvallisesti. Se hyödyntää kehittyneitä tekstinlouhinnan menetelmiä, kuten pdfplumber-kirjastoa, kyetäkseen poimimaan rakenteellista informaatiota silloin, kun PDF:ssä on sähköinen tekstikerros tallessa. Mikäli aineisto on pelkkä skannaus tai muutoin tekstitasoltaan puutteellinen, malli siirtyy automaattisesti OCR-vaiheeseen, jossa Tesseract varmistaa tekstin tunnistamisen. Prosessin aikana järjestelmä parantaa lukutarkkuutta muun muassa kuvankäsittelytekniikoilla, kuten kontrastin säädöllä ja kohinan suodattamisella.

Varsinaista dokumenttianalyysiä varten järjestelmässä on käytössä heuristiikka- ja fuzzy-matching -säännöt (thefuzz), jotka tunnistavat riveistä olennaisia kielellisiä ilmauksia ja avainsanoja joustavasti. Näin monet kirjalliset tai rakenteelliset variaatiot tulevat tunnistetuiksi, eikä prosessi rajaudu ainoastaan täsmälleen määriteltyihin termeihin. Lopputuloksena malli laatii kaksi erilaista koontiaineistoa: yhden sellaisenaan laajan “raakadatan” ja toisen valmiiksi jalostetun “lopullisen raportin”. Tässä raportissa olennaiset tietorakenteet ja arvot on koottu tiiviiksi yhteenvedoksi, joka helpottaa jatkokäsittelyä.

Kaikki tämä tapahtuu täysin paikallisesti, ilman ulkoisten palveluiden käyttöä. Tämä tarkoittaa, että dokumentteihin sisältyvät aineistot pysyvät turvallisesti omassa ympäristössä, ja tietoturva säilyy organisaation omissa käsissä. Mallin modulaarinen rakenne ja Python-ekosysteemiin nojaava joustavuus tekevät siitä helpon mukauttaa ja laajentaa erilaisiin käyttötarkoituksiin. Ratkaisu sopii erinomaisesti tilanteisiin, joissa halutaan automaattisesti käsitellä suuria dokumenttimääriä, varmistaa tiedon tarkka poiminta ja minimoida manuaalinen työpanos – samalla säilyttäen korkea taso tietoturvassa ja hallinnassa.