Автоматическое распознавание PDF через ИИ

29.09.25

Интеграция - Нейросети

+1 –
> >
  • studio2.png
  • form.png
  • di resource keys.png
Автоматическое распознавание PDF-накладных через Azure Document Intelligence - мощный AI-сервис от Microsoft для извлечения данных без парсинга и конвертации. Легко адаптируется под Ваши нужды, точность до 99%.

Файлы

ВНИМАНИЕ: Файлы из Базы знаний - это исходный код разработки. Это примеры решения задач, шаблоны, заготовки, "строительные материалы" для учетной системы. Файлы ориентированы на специалистов 1С, которые могут разобраться в коде и оптимизировать программу для запуска в базе данных. Гарантии работоспособности нет. Возврата нет. Технической поддержки нет.

Наименование Скачано Купить файл
Автоматическое распознавание PDF через ИИ
.epf 12,71Kb
6 3 000 руб. Купить

Подписка PRO — скачивайте любые файлы со скидкой до 85% из Базы знаний

Оформите подписку на компанию для решения рабочих задач

Оформить подписку и скачать решение со скидкой

Вы можете заказать платную доработку или адаптацию этой разработки под вашу конфигурацию на «Бирже заказов».

  • 0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
  • Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
  • Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
  • Безопасная сделка — при необходимости;
  • Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.

Предлагаю рассмотреть вариант парсинга PDF-накладных через предобученную AI модель на портале Azure. Предобученные модели Azure (prebuilt-invoice) понимают стандартные поля: номер, дата, сумма НДС, общая сумма, поставщик, товары с количествами, ценами и EAN-кодами. Точность - до 99% на типовых документах, и все это за копейки (бесплатный тариф на 500 страниц в месяц хватит для тестов и малого бизнеса). Далее покажу, как интегрировать Azure AI в 1С: от создания ресурса в Azure до готовой обработки на 1С, которая получает сразу структурированные данные в JSON формате без необходимости парсинга и конвертации файлов. Обработка работает на платформах 8.3+ (тонкий и толстый клиент), не требует установки дополнительных библиотек и легко адаптируется под конкретные задачи.

 

Шаг 1: Регистрация и создание ресурса в Azure

 

Чтобы использовать Azure Document Intelligence, вам нужен аккаунт на https://portal.azure.com. Если его нет - зарегистрируйтесь бесплатно (Microsoft дает кредиты на старте). Перейдите в раздел "Create a resource" и в поиске введите "Document Intelligence".

 

 

На странице создания ресурса укажите:

  • Подписка: Выберите существующую или создайте новую (бесплатная пробная подойдет).
  • Группа ресурсов: Создайте новую или используйте существующую.
  • Регион: Выберите ближайший к вам.
  • Имя ресурса: Придумайте уникальное имя.
  • Ценовая категория: Для тестов идеально Free F0 (500 страниц/месяц, 20 вызовов/минуту). Если нужно больше - перейдите на Standard S0.
  • Остальные настройки: оставьте по умолчанию или настройте под свои задачи.

Нажмите "Review + create" и подождите 1-10 минут. Ресурс готов!

Теперь перейдите на страницу ресурса (Overview) и скопируйте ключевые значения:

  • Key 1: Это API-ключ для аутентификации.
  • Endpoint: Полный URL ресурса (например, https://your-name.cognitiveservices.azure.com/), но в обработке используем без "https://".

Эти данные Вы вставите в поля 1С обработки позже.

 

 

 

Шаг 2: Тестируем распознавание в Document Intelligence Studio

 

Прежде чем переходить в 1С, проверьте, как Azure видит ваши документы. На странице созданного ресурса кликните "Go to Document Intelligence Studio" -> Выберите "Prebuilt models" -> "Invoices" - это предобученная модель для счетов-фактур/накладных.

 

 

Проверьте, что выбраны верные настройки API-версия: 2024-11-30 и модель: prebuilt-invoice.

Загрузите свой PDF и нажмите "Run analysis". Через секунды увидите:

  • Визуальную разметку: Как AI выделил поля на документе (с уверенностью в %).
  • JSON-вывод: Структурированные данные с InvoiceId, InvoiceDate, DueDate, TotalTax, InvoiceTotal и Items (список товаров с Quantity, UnitPrice, Amount, ProductCode).

На скриншоте ниже - пример от Microsoft: AI идеально извлек данные из типовой накладной, включая таблицу товаров. Если ваши документы нестандартные - попробуйте Custom models, но для большинства случаев prebuilt хватит.

 

 

 

Шаг 3: Обработка в 1С - интеграция с Azure

 

Теперь перейдем к описанию обработки на 1С, которая отправляет PDF в Azure и получает в ответ структурированный JSON-результат.

 

 

Универсальная внешняя обработка работает в толстом и тонком клиенте достаточно просто:

  1. Выбираете файл PDF, указываете значения в APIKey и Endpoint.
  2. Нажимаете "Распознать" -> отправляется POST-запрос в Azure.
  3. Получаете готовый JSON от Azure AI с уже полностью распознанными полями: никакого ручного парсинга не требуется, остается только обратиться к данным по именам: InvoiceId, InvoiceDate, DueDate, TotalTax, InvoiceTotal, Quantity, UnitPrice, Amount, ProductCode.
  4. Выводит результат в консоль (можно адаптировать под загрузку в документы 1C).

Примечание: Возможно для больших PDF придется увеличить паузу ожидания ответа от Azure. По-умолчанию 15 сек.

Описанный подход может сэкономит часы труда программиста по написанию ручных парсингов накладных. Автоматизируйте рутину с AI. 🚀🤖

Возможно, Вас заинтересуют и другие публикации:

Проверено на следующих конфигурациях и релизах:

  • Управление торговлей, редакция 11, релизы 11.0.4.5

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

Azure распознавание PDF AI 1C накладные PDF Document Intelligence prebuilt-invoice JSON оптимизация парсинга накладных через AI Microsoft Azure интеграция API

+1 –

См. также

Infostart MCP: готовые MCP серверы для вайбкодинга в 1С

Инструментарий разработчика Нейросети Платные (руб)

Первые попытки разработки на 1С с использованием больших языковых моделей (LLM) могут разочаровать. LLMки сильно галлюцинируют, потому что не знают устройства конфигураций 1С, не знают нюансов синтаксиса. Но если дать им подсказки с помощью MCP, то результат получается кардинально лучше. Далее в публикации: MCP для поиска по метаданным 1С, справке синтакс-помощника и проверки синтаксиса.

15250 руб.

25.08.2025    55582    111    29    

124
Когда много сканов: Автоматическое прикрепление сканированных документов

Учет документов Распознавание документов и образов Бухгалтер Пользователь 1С:Предприятие 8 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Управление торговлей 11 1С:Комплексная автоматизация 2.х Россия Платные (руб)

Одна из наиболее удобных обработок автоматического прикрепления большого количества документов-оригиналов к документам 1С. Для файлов поточного сканирования автоматически определяются начало и конец каждого документа. Поддерживаются штрихкоды, QR-коды, отсканированные PDF документы без штрихкодов, сформированные в ЭДО текстовые PDF документы. Поддерживаются входящие и исходящие документы-оригиналы.

6588 руб.

23.12.2021    16539    32    25    

14

SALE! 35%

Распознавание и загрузка документов в 1С

Загрузка и выгрузка в Excel Документооборот и делопроизводство (СЭД) Учет документов Распознавание документов и образов Бухгалтер Пользователь 1С:Предприятие 8 1С:Комплексная автоматизация 1.х 1С:Бухгалтерия 2.0 1С:Управление торговлей 10 1С:Розница 2 1С:Управление производственным предприятием 1С:Управление нашей фирмой 1.6 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление холдингом 1С:Комплексная автоматизация 2.х 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Бухгалтерский учет Управленческий учет Платные (руб)

Программа для распознавания сканов или фотографий товарных документов в 1С. Просто выбираете файл (PDF, XML, JPG, DOC, XLS, HTML) и нажимаете кнопку "Распознать и загрузить".

8540 5551 руб.

04.06.2019    124169    362    183    

362
Искусственный интеллект и нейросети в 1С: Работа с отзывами маркетплейсов

Нейросети Пользователь 1С:Предприятие 8 1С:Управление нашей фирмой 1.6 1С:Управление торговлей 11 1С:Управление нашей фирмой 3.0 Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия Управленческий учет Платные (руб)

Расширение "Искусственный интеллект и нейросети в 1С: Работа с отзывами маркетплейсов" предназначено для применения искусственного интеллекта в повседневной деятельности селлеров на маркетплейсах. Среди функций - работа с отзывами, вопросами и чатами покупателей, диалог с нейросетями, генерация картинок, заполнение описаний номенклатуры и другое.

6100 руб.

03.04.2024    15483    8    0    

12
OneBase — open-source платформа с 1С-подобным языком для пет-проектов, MVP и домашней бухгалтерии

Нейросети Бесплатно (free)

Представляю open-source платформу, написанную на Go, с 1С-подобным языком — для публикации пет-проектов, MVP и прочих домашних бухгалтерий. Сразу оговорюсь: платформа **не production-ready**. В ней есть куча багов, наверняка немало неоптимальных и спорных решений, но есть и плюс — при желании каждый может её доработать и улучшить. Если не нравится конфигуратор — берём и переконфигурируем его к чертям 🙂 И самое приятное, конфигурации для этой платформы легко вайбкодятся! А если упираемся в ограничение платформы, то тот же агент может её и допилить.

22.05.2026    1936    Ibrogim    81    

44
Нейроконсоль запросов DeepSeek (с метаданными конфигурации)

Нейросети Инструментарий разработчика Запросы Программист 1С:Управление торговлей 11 Абонемент ($m)

Консоль запросов: добавлен ИИ-помощник (запрос в DeepSeek), который помогает быстрее получать каркас Запроса 1С Сформулируйте простое описание; нажмите кнопку – получите результат прямо в консоли. Где дальше его можно дорабатывать и тестировать.

2 стартмани

20.05.2026    4725    17    German4739    39    

19
Путешествие в обычные формы

Работа с интерфейсом Нейросети Системный администратор Программист Руководитель проекта 1С:Предприятие 8 Бесплатно (free)

Эту статью породила моя случайная встреча в московском метро с женщиной, которой я помог донести торшер. Оказалось, что это театральный реквизит, она сама - режиссёр, а её муж - 1С-ник и мой старый друг. В очередной раз я поразился, как тесен мир, и как, порою, неслучайны случайные встречи! Мы созвонились с другом, и он мне рассказал о своих экспериментах с искусственным интеллектом на проектах "снеговика" с интерфейсом на обычных формах, купирующих проблемы предприятий, у которых за многие годы накопилось столько доработок, что поддержка конфигурации стала огромной болью, особенно, в связи с регуляторными изменениями последних лет. И не поддерживать морально устаревшие конфигурации тоже нельзя, т.к. апгрейд до последних версий на управляемых формах обойдётся кратно дороже. Я ему предложил написать статью на Инфостарте, но он наотрез отказался публиковаться под своим именем, и мне с трудом удалось уговорить его опубликоваться от моего имени, что я и делаю.

18.05.2026    2167    RayCon    10    

26
Модуль интеграции 1С (УТ 11, ЗУП 3.1, ЕРП 2.5) с DeepSeek. Выгрузка данных из отчетов, универсальная выгрузка, анализ, получение таблиц

Нейросети 1С 8.3 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Управление торговлей 11 1С:Зарплата и Управление Персоналом 3.x Абонемент ($m)

Данная публикация представляет расширения для конфигураций 1С: УТ 11, ЗУП 3.1, ЕРП 2.5. Расширения позволяют выгружать любые данные из всех типовых отчетов (в них добавляется кнопка DeepSeek (см. скрин)), а также через встроенный конструктор запроса; хранить промты для нейросети с параметрами из 1С; отправлять запросы в DeepSeek, получать и обрабатывать ответ. Реализована автоматическая обработка результата: поиск таблицы в ответе нейросети и вывод её в табличный документ. Предусмотрена возможность перехватить ответ и написать свою обработку — полученную таблицу значений можно использовать для загрузки в табличную часть, создания документов или заполнения регистров. В публикации — описание возможностей, настройки, примеры промтов и шаблон обработки-перехватчика.

2 стартмани

13.05.2026    517    1    German4739    1    

7
Комментарии
Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. aximo 2691 29.09.25 09:16 Сейчас в теме
на python есть такая компонента, позволяет делать распознание - пытался применять его распознании "честного знака", но давала ошибки - отказался
+ – Ответить
3. da_1c 203 30.09.25 04:03 Сейчас в теме
(1) Пришлите мне пример вашего файла я загоню в модель и покажу как моделька его увидет
+ – Ответить
2. Константин С. 685 29.09.25 10:31 Сейчас в теме
такто Invoices редкая птица в наших краях :-)

Так-то интересно более приближенный пример к нашими реалиям.
ixijixi; +1 – Ответить
4. da_1c 203 30.09.25 04:05 Сейчас в теме
(2) инвойс на англ включает все: он же накладная, счет-фактура, товарно-транспортная накладная и прочая... Пришлите мне свой файл, который Вы хотите распознавать, я загоню в модельку и покажу как она его увидит.
+ – Ответить
5. Константин С. 685 30.09.25 10:32 Сейчас в теме
(4) такто я сам это могу сделать. т.ч. на других Аишках еще и бесплатно, используя локации РФ.
А вашем случае получается теоретическая выкладка, чтожто хорошо.
Но без привязки на реальную работу по загрузки докумментов в УТ 11 (как написано в описании)
+ – Ответить
6. da_1c 203 30.09.25 18:23 Сейчас в теме
(5) поделитесь какими модельками Вы пользуетесь и в чем Вы видите их преимущество? Интересно будет посмотреть. Обработка реальная и может работать в любой конфигурации, и тестировалась на УТ 11 о чем и написано согласно правилам платформы в описании. Обработка предназначена для программистов и руководителей проектов, а не для пользователей. Если Вам нужна доработка под Вашу ситуацию, то обращайтесь в личку. Не увидел в Вашем ответе пример, который Вы хотите разобрать.
+ – Ответить
7. Светлый ум 507 17.12.25 05:17 Сейчас в теме
с 2024 года Azure Document Intelligence перестала работать в России, даже с моим старым аккаунтом Microsoft
+ – Ответить
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация