Rechnung bearbeiten #6

{ "invoice_number": null, "vendor_name": "Lidl", "vendor_address": "Bieberer Straße 225, 63071 Offenbach\/Main", "vendor_tax_id": "DE813388807", "invoice_date": "2026-03-07", "due_date": null, "net_amount": 14.79, "vat_amount": 1.04, "gross_amount": 15.83, "vat_rate": 7, "currency": "EUR", "description": "Einkauf bei Lidl", "type": "incoming", "document_type": "receipt", "line_items": [ { "description": "Milchdrink Vanille", "amount": 0.89 }, { "description": "Pfand", "amount": 0.25 }, { "description": "Mini-Leberkäse fein", "amount": 3.49 }, { "description": "Süddeut. Kartoffels.", "amount": 2.58 }, { "description": "Ravioli Bolognese", "amount": 5.37 }, { "description": "Instant Asia", "amount": 1.56 }, { "description": "Dinkelsandwich", "amount": 1.69 } ], "unresolved_entities": [], "warnings": [ "Kassenbon erkannt, aber keine Belegnummer gefunden." ], "confidence": 0.95, "classification_confidence": 0.95, "classification_source": "ai" }

Du bist ein Buchhaltungsassistent. Analysiere den folgenden OCR-Text einer Rechnung und extrahiere die strukturierten Daten. Antworte ausschließlich mit einem JSON-Objekt mit diesen Feldern: - invoice_number (string|null) - vendor_name (string|null) - vendor_address (string|null) - vendor_tax_id (string|null) - invoice_date (string|null, Format: YYYY-MM-DD) - due_date (string|null, Format: YYYY-MM-DD) - net_amount (float|null) - vat_amount (float|null) - gross_amount (float|null) - vat_rate (float|null, z.B. 19.0 für 19%) - currency (string, Standard: EUR) - description (string|null) - type (string: "incoming" oder "outgoing") - document_type (string: "invoice", "receipt" oder "unknown") - line_items (array von Positionen, optional) - unresolved_entities (array, optional) mit Einträgen: - value (string) - guessed_type (string, z.B. company_name|person_name|address|iban|tax_id|unknown) - confidence (float zwischen 0 und 1) - context (string|null) - suggestion (string|null, kurze Vermutung zur Bedeutung) - warnings (array von strings, optional) - confidence (float zwischen 0 und 1) Regeln für unresolved_entities: - Nur Entitäten aufnehmen, die nicht sicher einem Standardfeld zugeordnet werden konnten. - Falls unsicher, guessed_type=unknown setzen und confidence reduzieren. - Bei potentiellen Firmennamen immer suggestion ergänzen (z.B. "möglicher Lieferant" oder "mögliche eigene Firma"). Bekannte eigene Firmen (für bessere Zuordnung): - KogniFlow GmbH | Adresse: Musterstraße 1, 12345 Musterstadt

{ "id": "chatcmpl-DIIvqbIHiMmxIIWYgnMum1UQQTeZY", "object": "chat.completion", "created": 1773255050, "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "{\n \"invoice_number\": null,\n \"vendor_name\": \"Lidl\",\n \"vendor_address\": \"Bieberer Straße 225, 63071 Offenbach\/Main\",\n \"vendor_tax_id\": \"DE813388807\",\n \"invoice_date\": \"2026-03-07\",\n \"due_date\": null,\n \"net_amount\": 14.79,\n \"vat_amount\": 1.04,\n \"gross_amount\": 15.83,\n \"vat_rate\": 7.0,\n \"currency\": \"EUR\",\n \"description\": \"Einkauf bei Lidl\",\n \"type\": \"incoming\",\n \"document_type\": \"receipt\",\n \"line_items\": [\n {\n \"description\": \"Milchdrink Vanille\",\n \"amount\": 0.89\n },\n {\n \"description\": \"Pfand\",\n \"amount\": 0.25\n },\n {\n \"description\": \"Mini-Leberkäse fein\",\n \"amount\": 3.49\n },\n {\n \"description\": \"Süddeut. Kartoffels.\",\n \"amount\": 2.58\n },\n {\n \"description\": \"Ravioli Bolognese\",\n \"amount\": 5.37\n },\n {\n \"description\": \"Instant Asia\",\n \"amount\": 1.56\n },\n {\n \"description\": \"Dinkelsandwich\",\n \"amount\": 1.69\n }\n ],\n \"unresolved_entities\": [],\n \"warnings\": [],\n \"confidence\": 0.95\n}", "refusal": null, "annotations": [] }, "logprobs": null, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 1017, "completion_tokens": 339, "total_tokens": 1356, "prompt_tokens_details": { "cached_tokens": 0, "audio_tokens": 0 }, "completion_tokens_details": { "reasoning_tokens": 0, "audio_tokens": 0, "accepted_prediction_tokens": 0, "rejected_prediction_tokens": 0 } }, "service_tier": "default", "system_fingerprint": "fp_687f94b198", "_meta": { "system_prompt": "Du bist ein Buchhaltungsassistent. Analysiere den folgenden OCR-Text einer Rechnung und extrahiere die strukturierten Daten.\nAntworte ausschließlich mit einem JSON-Objekt mit diesen Feldern:\n- invoice_number (string|null)\n- vendor_name (string|null)\n- vendor_address (string|null)\n- vendor_tax_id (string|null)\n- invoice_date (string|null, Format: YYYY-MM-DD)\n- due_date (string|null, Format: YYYY-MM-DD)\n- net_amount (float|null)\n- vat_amount (float|null)\n- gross_amount (float|null)\n- vat_rate (float|null, z.B. 19.0 für 19%)\n- currency (string, Standard: EUR)\n- description (string|null)\n- type (string: \"incoming\" oder \"outgoing\")\n- document_type (string: \"invoice\", \"receipt\" oder \"unknown\")\n- line_items (array von Positionen, optional)\n- unresolved_entities (array, optional) mit Einträgen:\n - value (string)\n - guessed_type (string, z.B. company_name|person_name|address|iban|tax_id|unknown)\n - confidence (float zwischen 0 und 1)\n - context (string|null)\n - suggestion (string|null, kurze Vermutung zur Bedeutung)\n- warnings (array von strings, optional)\n- confidence (float zwischen 0 und 1)\n\nRegeln für unresolved_entities:\n- Nur Entitäten aufnehmen, die nicht sicher einem Standardfeld zugeordnet werden konnten.\n- Falls unsicher, guessed_type=unknown setzen und confidence reduzieren.\n- Bei potentiellen Firmennamen immer suggestion ergänzen (z.B. \"möglicher Lieferant\" oder \"mögliche eigene Firma\").\n\nBekannte eigene Firmen (für bessere Zuordnung):\n- KogniFlow GmbH | Adresse: Musterstraße 1, 12345 Musterstadt", "model": "gpt-4o-mini" }, "classification": { "document_type": "receipt", "confidence": 0.95, "source": "ai" }, "warnings": [ "Kassenbon erkannt, aber keine Belegnummer gefunden." ], "extracted_data": { "invoice_number": null, "vendor_name": "Lidl", "vendor_address": "Bieberer Straße 225, 63071 Offenbach\/Main", "vendor_tax_id": "DE813388807", "invoice_date": "2026-03-07", "due_date": null, "net_amount": 14.79, "vat_amount": 1.04, "gross_amount": 15.83, "vat_rate": 7, "currency": "EUR", "description": "Einkauf bei Lidl", "type": "incoming", "document_type": "receipt", "line_items": [ { "description": "Milchdrink Vanille", "amount": 0.89 }, { "description": "Pfand", "amount": 0.25 }, { "description": "Mini-Leberkäse fein", "amount": 3.49 }, { "description": "Süddeut. Kartoffels.", "amount": 2.58 }, { "description": "Ravioli Bolognese", "amount": 5.37 }, { "description": "Instant Asia", "amount": 1.56 }, { "description": "Dinkelsandwich", "amount": 1.69 } ], "unresolved_entities": [], "warnings": [ "Kassenbon erkannt, aber keine Belegnummer gefunden." ], "confidence": 0.95, "classification_confidence": 0.95, "classification_source": "ai" } }