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Lawlift

Hallo! Heute zeige ich dir, wie du einen Bot erstellst, der Folgendes kann:

Daten aus einem Term Sheet extrahieren
Dir die Möglichkeit geben, diese zu überprüfen und manuell zu bearbeiten
Die Daten automatisch in die Lawlift-Plattform übertragen, um ein Dokument mithilfe einer Lawlift-Vorlage zu erstellen.

Bereit, den Bot in Aktion zu sehen? Dann legen wir los!

Schritt 1: Term Sheet Upload

Der erste Abschnitt des Bots ermöglicht es dem Benutzer, das Term Sheet hochzuladen, das wir verarbeiten möchten. Dies ist der Startpunkt des Workflows.

Füge einen Section Node hinzu und nenne ihn "Termsheet Upload."
Füge einen Text Field Node hinzu mit dem Namen "text-field-intro", um dem Benutzer klare Anweisungen zu geben. – Bearbeite den Node und füge deinen Einleitungstext ein.

Füge einen File Upload Node hinzu, damit Benutzer das Term Sheet hochladen können.

Gib einen Namen und eine Beschreibung an, um Klarheit zu schaffen.
Konfiguriere Dateityp und AI-Einstellungen, aktiviere "Use in AI Output" und markiere den Node als "Required", damit Benutzer ohne diesen Schritt nicht fortfahren können.

Schritt 2: Datenextraktion

In diesem Abschnitt extrahiert der Bot die Daten aus dem hochgeladenen Dokument und formatiert sie zur Bearbeitung, bevor sie an Lawlift gesendet werden.

Erstelle einen Abschnitt namens "Data Extraction."
Füge einen AI Output Node hinzu, um das hochgeladene Term Sheet zu parsen. Die KI sollte spezifische Felder wie Namen, Adressen und Beträge gemäß den in Lawlift angegebenen Feldnamen extrahieren.
Konfiguriere die Prompts:

System Prompt:

Weise die KI an, das Term Sheet zu analysieren, die erforderlichen Felder zu extrahieren und sie als maschinenlesbares JSON zurückzugeben.

"Du bist eine Experten-KI für Datenextraktion. Deine Aufgabe ist es, das bereitgestellte Dokument zu analysieren und spezifische Felder zu extrahieren. Die endgültige Ausgabe muss ein einzelnes, gültiges JSON-Objekt ohne Markdown, wie z.B. "`json", oder andere Formatierungen sein.

Extrahiere die folgenden Felder:

borrower_name (keine Anreden)
borrower_street_no
borrower_plz
borrower_city
lender_name
lender_representative
lender_street_no
lender_plz
lender_city
loan_amount (als Zahl, nicht als String)
loan_purpose
loan_interest (als Zahl, nicht als String)

Für die folgenden Felder gib einen booleschen Wert (true oder false ohne Anführungszeichen) aus:

borrower_male_tf
borrower_female_tf
lender_male_tf
lender_female_tf
lender_private_tf
lender_company_tf
interest_settlement_quarterly_tf
interest_settlement_semi-annually_tf
interest_settlement_annually_tf

Wenn ein Wert nicht gefunden werden kann, verwende einen leeren String "" für Textfelder, 0 für den Darlehensbetrag und false für boolesche Felder."

Dynamic Prompt:

Füge die Textvariable aus der hochgeladenen Datei ein und gib das Ausgabeformat als JSON an.

"Bitte analysiere das hochgeladene Dokument und extrahiere die angeforderten Daten in dem vorgegebenen JSON-Format".

Sobald die KI die Extraktion abgeschlossen hat, müssen wir die JSON-Daten in einzelne Variablen mappen:

Finde das JSON mit dem Debugger im Preview-Bereich:

Lade ein Beispiel-Term Sheet hoch
Klicke auf Upload → dann auf Next
Öffne Prediction und kopiere das extrahierte JSON

Füge einen Variable Mapper Node hinzu:

Wähle AI-Output Extraction Prediction als Quell-Node
Setze den Quelltyp auf JSON
Füge das JSON aus dem Debugger in die Einstellungen ein
Filtere bei Bedarf unnötige Felder heraus

Schritt 3: Extrahierte Daten bearbeitbar machen

Jetzt möchten wir, dass jeder extrahierte Datenpunkt als Standard, bearbeitbare Werte angezeigt wird, damit Benutzer die Informationen überprüfen und korrigieren können, bevor sie an Lawlift gesendet werden.

Verwende AutoMate, um automatisch Folgendes zu erstellen:

Eingabefelder mit Standardwerten, die aus dem JSON vorab ausgefüllt werden, und einen Boilerplate Node, der ein JSON enthält, das auf die Eingabefelder verweist (für Lawlift erforderlich).
Aktiviere "Include Node Above", damit AutoMate Variablen aus dem Variable Mapper identifiziert.
Gib einen Prompt für AutoMate an, um:
Alle bearbeitbaren Eingabefelder zu generieren.
Das Boilerplate-JSON für Lawlift zu erstellen.
Warte ein paar Sekunden, während AutoMate die Nodes generiert.

Füge die Lawlift Template ID zum Boilerplate-JSON hinzu.

Schritt 4: Vertrag in Lawlift generieren

Bevor du das Dokument generierst, füge einen logischen Schritt hinzu, um sicherzustellen, dass die AI Output Extraction nicht leer ist.

Sobald die Daten verifiziert sind, müssen wir einen API Connector Node verwenden, um die extrahierten Daten in Form eines JSON an Lawlift zu senden, und einen Variable Mapper Node, um die API-Antwort zu mappen.

Füge eine logische Bedingung hinzu, um API-Antwortcodes zu behandeln:

200–300: Verarbeitung fortsetzen
300+: Fehler melden

Schritt 5: Dokumentenlink und Abschluss

Im letzten Schritt zeigen wir dem Benutzer einen anklickbaren Dokumentenlink an.

Füge einen AI Output Node hinzu mit einem Prompt, um einen anklickbaren HTML-Link zu generieren.

Füge eine logische Bedingung hinzu, um sicherzustellen, dass der Node die Verarbeitung abgeschlossen hat, und füge einen Text Field Node hinzu, um den anklickbaren Link im Frontend anzuzeigen.

Füge einen Send & Result Node hinzu, um den Workflow abzuschließen.

Herzlichen Glückwunsch! Du hast erfolgreich einen Lawlift Datenextraktions-Bot erstellt, der:

Term Sheet-Daten extrahiert und mappt
Manuelle Überprüfung und Bearbeitung ermöglicht
Ein Lawlift-Dokument mit aktualisierten Feldern generiert