EZ Parser

EZ Parser bietet regelbasierte Extraktion von Feldern aus Freitexten und Dokumenten. Konzeptionell betrachtet behandelt input_text als Stream, der in strukturierte Datensätze segmentiert wird, entweder durch Regex-Erfassungsgruppen oder durch templatebasierte Muster. Benutzer definieren extraction_rules, die Feldnamen auf Muster, Typen und Nachbearbeitungsschritte abbilden. Das Tool führt dann eine deterministische Parsierung aus, validiert Feldtypen und gibt pro Eingabe ein strukturiertes Dokument aus. Dies ermöglicht zuverlässige Dateneingabe, Inhaltsanalyse und automatisierte QA-Checks. Der Kernwert liegt darin, manuelles Copy-Paste-Parsen durch wiederholbare Templates zu ersetzen, die sich an ähnliche Datenquellen anpassen, z. B. Rechnungen, Logs, Formulare oder Artikeldaten. Es unterstützt Batch-Verarbeitung für mehrere Dokumente, und kann Ausgaben als JSON, CSV oder YAML für nachgelagerte Pipelines exportieren. Einzigartige Differenzierer sind template-basierte Parsing neben robustem Regex-Support, feldbasierte Normalisierung und optionales Confidence-Score zur Angabe der Zuverlässigkeit der Übereinstimmung. Typische Anwendungsfälle sind das Extrahieren von Positionen aus Rechnungen, Metadaten aus Artikeln oder Schlüssel-Wert-Paare aus Logs, mit der Möglichkeit, Validierungsregeln und Standardwerte zu definieren. Dieses Tool reduziert die Time-to-Insight und verbessert die Datenkonsistenz über Teams hinweg, während Fehler, die durch manuelles Parsen entstehen, minimiert werden.