
или
Сервис, который извлекает структурированные поля из любых документов.

"number": "00 00 000000", "surname": "ИВАНОВ", "name": "ИЛЬЯ", "patronymic": "СЕРГЕЕВИЧ", "birthdate": "01.01.1990", "birthplace": "Г. МОСКВА", "issue_date": "01.01.2024", "expiry_date": "01.01.2034", "issue_authority": "ГИБДД 7700", "residence_address": "Г. МОСКВА", "categories": "B: 01.01.2024 — 01.01.2034", "B1: 01.01.2024 — 01.01.2034", "M: 01.01.2024 — 01.01.2034", "special_marks": "00 00 000000"

"surname": "ИМЯРЕК", "name": "ЕВГЕНИЙ", "patronymic": "АЛЕКСАНДРОВИЧ", "gender": "МУЖ.", "birthdate": "12.09.1682", "birthplace": "ГОР. АРХАНГЕЛЬСК", "series": "11 04", "number": "000000", "issue_authority": "ОТДЕЛОМ ВНУТРЕННИХ ДЕЛ ОКТЯБРЬСКОГО ОКРУГА ГОРОДА АРХАНГЕЛЬСКА", "issue_authority_code": "292-000", "issue_date": "17.12.2004"

"number": "78 21 549858", "registration_number": "М372ОЕ178", "vin": "XTH31100011023624", "model": "ГАЗ 3110", "model_latin": "GAZ 3110", "vehicle_type": "СЕДАН", "vehicle_category": "B", "production_year": "2001", "colour": "СНЕЖНО-БЕЛЫЙ", "body_number": "31100010430019", "engine_power": "96.06/131", "vehicle_passport_number": "52 КА 902367", "permitted_max_mass": "1790", "curb_mass": "1400", "environmental_class": "СВЕДЕНИЯ ОТС."

Сервис извлекает данные с помощью VLM — визуальной языковой модели. Ей не нужно заучивать, например, где в паспорте пишут дату выдачи или где в СТС указывают цвет автомобиля. Вместо этого модель «читает» скан и находит информацию в тексте, будто человек. Поэтому можно извлекать данные хоть из паспорта Уганды — и не ждать, пока сервис научится с ним работать.














Вместе с документом сервису выдают JSON-схему. Это инструкция для нейросети под капотом: какие сведения найти на скане, как их преобразовать и в какие поля записать. Достаточно однажды составить схему для нужного типа документов, и можно бесконечно извлекать по ней данные.
{
"properties": {
"inn": {
"type": "string",
"description": "ИНН компании"
},
"company_name": {
"type": "string",
"description": "Наименование компании"
},
"fio": {
"type": "string",
"description": "ФИО директора в Родительном падеже"
}
}
}{
"data": {
"inn": "7701234567",
"company_name": "ООО «Вектор Поставка»",
"fio": "Анатолия Ивановича Петрова"
},
"metadata": {...}
}ФИО — сразу в нужном падеже, как попросили в схеме. Можно сразу подставлять в документы
Мы сделали готовые схемы для документов, которые присылают сервису чаще всего. Чтобы извлечь из них данные, хватит скана. Если нужной схемы нет, напишите на info@dadata.ru — добавим.
Сервис проставляет каждому извлеченному полю код от 0 до 1. Чем выше значение, тем больше уверенности, что инструмент правильно распознал текст на скане. В итоге понятно, можно использовать сведения не глядя или человеку стоит их проверить.

{
"name": "Алексей",
"metadata": {
"name": {
"confidence": 0.65
}
}
}
{
"name": "MARAL",
"metadata": {
"name": {
"confidence": 0.99
}
}
}Можно извлекать сведения из сканов в 1С, CRM, банковской системе или из фотографий паспортов, которые люди загружают на сайте. Документация для разработчиков
Сервис обрабатывает данные на серверах в России, как требует закон. После обработки не хранит данные.
Страницей считаем картинку JPG, PNG, каждый лист PDF-файла. Например, извлечь сведения из договора на трех листах стоит 9 ₽. Первые 50 страниц можно обработать бесплатно.
Чтобы использовать сервис, понадобится API-ключ — это такой пароль. Мы выдаем его пользователям, которые зарегистрировались в «Дадате».