Digitalización de tickets y recibos mediante OCR e inteligencia artificial. Una app móvil captura el ticket y un panel web permite gestionar los datos extraídos.
El problema
Las fotos de recibos contienen información útil para gestionar gastos, pero esa información necesita convertirse en campos estructurados y revisables.
La solución
Pipeline asíncrono de OCR y extracción con modelos de lenguaje. RabbitMQ distribuye los trabajos, MinIO almacena las imágenes y las API de Express conectan el proceso con el panel y la app.
De la foto a un ticket revisable
La imagen se conserva y el análisis continúa en segundo plano. El OCR extrae el texto; un modelo de lenguaje lo convierte en campos que se pueden consultar y revisar.
- Foto del ticketApp React Native
- Imagen y trabajoMinIO · RabbitMQ
- Texto y camposPaddleOCR · LLM
- Ticket revisableMongoDB · React
Capturar y conservar la imagen
React Native · Express · MinIO
La app envía la fotografía a la API y el backend conserva la imagen original en MinIO.
Encolar el procesamiento
Node.js · RabbitMQ
La API de inferencia introduce un trabajo en RabbitMQ. Un consumidor lo recoge para ejecutar el análisis de forma asíncrona.
Separar lectura y estructuración
Python · PaddleOCR · LLM
PaddleOCR obtiene el texto de la imagen. El modelo de lenguaje lo transforma en campos como comercio, fecha, líneas, impuestos y total.
Devolver y revisar el resultado
Webhook · MongoDB · React
El consumidor devuelve los datos al backend, que actualiza el ticket. La app y el panel permiten trabajar con el resultado del análisis.
La imagen original
La foto se conserva separada de los datos extraídos, como fuente del ticket digitalizado.
Los campos extraídos
El resultado estructurado alimenta el libro de tickets y el panel de gestión de gastos.
Qué permite hacer
- Captura de tickets desde la app Android.
- Extracción de comercio, fecha, líneas, impuestos y total.
- Panel web de gestión y backoffice.
- Separación entre API, OCR y procesamiento de inferencia.