Como usar o LedgerLens

Introdução ao LedgerLens

Criar um espaço de trabalho

Quando você abre o LedgerLens pela primeira vez, você vê um espaço de trabalho em branco. Clique no botão “Novo espaço de trabalho”, dê um nome que corresponda ao cliente ou projeto em que você está trabalhando e confirme. O espaço de trabalho cria uma pasta local sob a fronteira.data/ do produto, onde qualquer arquivo extraído é armazenado temporariamente. Isso mantém cada execução isolada e facilita a exclusão de tudo mais tarde, se necessário, para começar de novo.

Fazer upload do seu primeiro documento

Arraste um arquivo PDF, DOCX ou imagem para a zona de upload ou use o seletor de arquivos. O LedgerLens aceita declarações e notas fiscais de várias páginas. Depois que o arquivo é carregado, a interface mostra uma pré-visualização da primeira página e um badge de status que exibe “Em fila para extração”. Nesse ponto, você pode adicionar mais arquivos ao mesmo lote se quiser processar uma pasta de declarações de uma vez.

Executar o modo de demonstração

Pressione o botão “Executar demonstração”. O sistema executa o modelo de extração com uma chave de demonstração interna que retorna saídas de amostra. Isso permite que você veja a forma dos dados, o layout dos escores de confiança e as opções de exportação sem consumir nenhum de seus próprios limites de API. O modo de demonstração armazena seus resultados em uma subpasta claramente marcada, para que você possa distingui-los das execuções ao vivo.

Entendendo a saída de extração

Campos de extrato bancário

Para cada extrato bancário, o LedgerLens retorna uma estrutura semelhante a JSON que inclui:

- Identificador de conta (maskado para privacidade) - Saldo inicial - Saldo final - Lista de transações, cada uma com data, descrição, valor e tipo (débito/crédito)

Cada campo numérico possui uma pontuação de confiança entre 0 e 100. A pontuação reflete a certeza do modelo sobre o valor exato extraído do documento de origem.

Campos de fatura

Para faturas, a saída contém:

- Nome e endereço do fornecedor - Número e data da fatura - Itens da linha com descrição, quantidade, preço unitário e total da linha - Quebra de impostos (VAT, GST, imposto sobre vendas) e valor total de impostos - Valor a pagar (soma dos itens da linha mais impostos)

Novamente, cada campo possui sua própria pontuação de confiança. Os totais dos itens da linha são derivados da quantidade e do preço unitário, e o modelo relata a confiança para ambos os inputs e o total calculado.

Pontuações de confiança e verificação

A interface do usuário destaca qualquer campo com uma pontuação abaixo de 80 em âmbar. Campos abaixo de 60 aparecem em vermelho. Você pode clicar em um campo para ver o trecho original do documento de origem que o modelo usou para produzir o valor. Isso facilita a identificação de erros de OCR, tabelas mal alinhadas ou anotações manuscritas com as quais o modelo teve dificuldade.

Executando um fluxo de trabalho ao vivo

Configure sua chave de API

Navegue até Configurações → Chaves de API. Cole a chave que você obteve do seu provedor de no campo e pressione Salvar. A chave é armazenada criptografada no arquivo de configurações local e nunca é enviada a nenhum servidor de terceiros fora das chamadas de extração. Se você precisar rotacionar a chave, repita as mesmas etapas e a chave antiga é sobrescrita.

Desligue o Modo de Demonstração

Depois que a chave for salva, desligue o switch de Demonstração. O rótulo do botão muda para “Executar ao Vivo”. A partir de agora, cada solicitação de extração usa sua chave ao vivo e conta contra a cota do seu provedor. A interface do usuário exibe um pequeno indicador de execução ao vivo ao lado do botão de execução, para que você nunca confunda uma execução de demonstração com uma execução de produção.

Validar dados extraídos

Quando a execução ao vivo for concluída, abra o painel de resultados. Verifique as pontuações de confiança primeiro. Se algum campo estiver abaixo do seu limite interno (você pode escolher 85 para transações de alto valor), abra o trecho de origem e corrija o valor manualmente. O LedgerLens permite que você edite qualquer campo inline; o valor editado é salvo com uma flag de substituição do usuário, para que você possa rastrear quais números vieram do modelo e quais você ajustou. Além disso, é importante lembrar que ferramentas como o o o podem ser úteis na automação de tarefas, mas também é fundamental ter um controle rigoroso sobre a segurança e a privacidade dos dados, como descrito no arquivo.

Exportando e utilizando os dados

Segurança da exportação CSV

Clique no botão “Exportar CSV”. O LedgerLens envolve cada campo em aspas duplas e escapa aspas internas, o que impede a injeção de fórmulas quando o arquivo é aberto no Excel ou Google Sheets. O CSV inclui uma linha de cabeçalho que corresponde aos nomes dos campos JSON, tornando fácil importá-lo para scripts de contabilidade ou pipelines de validação de dados.

Exportação para Excel com proteção contra injeção de fórmulas

A exportação para Excel segue a mesma estratégia de citação que o CSV. Além disso, a pasta de trabalho é gerada com a opção “Salvar como” definida como “Pastas de trabalho do Excel (/*.xlsx)” e o arquivo é marcado como somente leitura na primeira abertura, a menos que você escolha explicitamente editá-lo. Isso reduz o risco de execução acidental de macros.

Integrando com sua planilha de contabilidade

Abra sua planilha de contabilidade, use o recurso Dados → Obter dados externos → De texto/CSV, aponte para o arquivo exportado e escolha carregar os dados como uma tabela. Como a exportação inclui pontuações de confiança, você pode adicionar uma coluna condicional que sinaliza linhas de baixa confiança para revisão. Atualize a consulta sempre que receber uma nova declaração ou fatura, e a tabela é atualizada com os valores extraídos mais recentes.

Considerações de segurança e risco

Relevância do OWASP LLM Top 10

O LedgerLens foi construído com o OWASP LLM Top 10 em mente. Por exemplo, mitigamos a injeção de prompts separando o prompt do sistema do texto do documento fornecido pelo usuário e sanitizando a saída extraída antes que ela alcance a camada de exportação. Você pode ler a lista completa em https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications para ver como cada item se relaciona com nossos controles.

Alinhamento com o Quadro de Gerenciamento de Risco de IA do NIST

Também alinhamos nosso ciclo de vida de desenvolvimento com o Quadro de Gerenciamento de Risco de IA do NIST. Isso significa que documentamos cartões de modelo, realizamos verificações regulares de viés nas saídas de extração e mantemos um caminho de resposta a incidentes claro para qualquer comportamento de modelo inesperado. Os detalhes do quadro estão disponíveis em https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework.

Residência de dados e efemeridade de demonstração

Todos os dados extraídos permanecem dentro da pasta do workspace na sua máquina, a menos que você os exporte explicitamente. As execuções de demonstração são armazenadas em uma subpasta nomeada demo_ e são purgadas automaticamente quando você inicia uma nova demonstração ou após 24 horas de inatividade. Os dados de execução ao vivo persistem até que você exclua o workspace, dando a você o controle total sobre a retenção.

O que isso não é

LedgerLens não é um sistema de contabilidade totalmente autônomo. Ele não substitui a necessidade de um revisor humano para confirmar que os números extraídos correspondem aos documentos de origem. Ele não garante 100 % de precisão de extração, nem promete que todos os campos estarão livres de erros. A ferramenta fornece saídas de suporte a decisões que você deve verificar antes de publicar, arquivar ou agir com base nas informações. Ele também não inclui recursos integrados, como integração SSO, notificações do Slack ou processamento em massa de CSV, a menos que esses componentes sejam explicitamente enviados nesta compilação do produto. Também não é um agente autônomo como os descritos em e não é um assistente de programação como o ou o e não tem relação com o.

Lista de verificação do operador para usar o LedgerLens

Mantenho uma lista de verificação escrita ao lado de cada lançamento que toca nesse tópico. A lista é propositadamente simples: nomear o proprietário, nomear o artefato de evidência e nomear o rollback. Se uma etapa não puder produzir um arquivo, um ticket ou uma linha de log, não é uma etapa - é um desejo.

Antes de alterar a produção

- Congele o branch ou a revisão de configuração que você medirá. - Registre o modo de falha atual com uma entrada concreta e uma saída concreta. - Confirme qual identidade o trabalho é executado e se essa identidade pode alcançar dados que não deveria. - Abra as referências principais que você citará: https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications, https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework.

Enquanto você executa a verificação

- Prefira um caminho reprodutível em vez de dez capturas de tela anedóticas. - Escreva o resultado seguro esperado antes de acionar a ferramenta ou consulta. - Capture o comando exato, prompt, esquema ou regex em teste - não uma paráfrase. - Se o sistema puder agir (enviar, escrever, excluir, transferir), exija um limite de confirmação no mesmo passe.

Depois de terminar

- Arquive o risco residual com um proprietário e uma data, mesmo quando a varredura estiver limpa. - Não converta um check verde em linguagem de vendas que afirme completude. - Execute a mesma lista de verificação quando o modelo, o esquema da ferramenta ou as regras de validação mudarem.

Sinal | O que registrar | Parar o envio? Escrita ou envio inesperado | Nome da ferramenta, args, identidade | Sim até que seja controlado Falta de confirmação em ação destrutiva | Caminho de chamada e bypass | Sim Texto não confiável tratado como instrução | Superfície de origem e ação resultante | Sim para alcance do agente Varredura limpa, julgamento aberto | Itens adiados + proprietário | Somente se o caminho central for seguro. O o o devem ser avaliados.

O LedgerLens ajuda com a primeira passagem mensurável. As escolhas de arquitetura, a aprovação legal e as alegações voltadas para o cliente ainda precisam de um proprietário humano. Trate cada linha da lista de verificação como suporte à decisão, não como certificado. O deve ser consultado para garantir a conformidade.

Como explico limites aos compradores

Quando um prospecto pergunta se o produto "cobrir tudo", respondo com o limite: verificações automatizadas capturam padrões conhecidos; cadeias novas e julgamento de política ainda precisam de revisão. Essa honestidade mantém a carga de suporte baixa e mantém o blog alinhado com o que o produto realmente faz.

Se você precisar de uma segunda opinião, combine este texto com as referências abaixo e com sua própria reprodução de teste. Não pule a etapa de reprodução apenas porque um modelo escreveu um resumo confiante.

Referências

- https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications - https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework

Perguntas frequentes

O que é LedgerLens?

Extratos e faturas bancárias extraídos por IA — verifique antes de usar.

Quem deve usar o LedgerLens?

Operadores e construtores que precisam de um rascunho rápido ou lista de verificação do LedgerLens.

Funciona sem uma chave de API?

Sim, no modo Demo explícito. IA ao vivo requer uma chave configurada.

Garante resultados?

Não. As saídas são de suporte à decisão; você ainda revisa antes de publicar ou agir.

Inclui SSO, Slack ou CSV em massa?

Apenas se esses recursos forem implementados nessa versão do produto — não os pressuponha a partir do material de marketing.

Onde os dados vão?

As execuções podem ser armazenadas localmente dentro do limite.data/ do produto; trate os demos como efêmeros.

Sim, o LedgerLens é projetado para atender a essas regulamentações, garantindo a segurança e privacidade dos dados.

Referências

- schema.org — Página de perguntas frequentes - Central de Busca do Google — Dados estruturados

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