Document Review with Unsiloed and TypeSafe Jev

An extraction pipeline can read a value correctly and still pass bad data downstream. A clearly printed extra zero can survive excellent optical character recognition (OCR). Combining Unsiloed and Type Safe's Jev helps check for OCR failures and general mistakes in a document. Unsiloed extracts structured fields and locates them on the page, while Jev judges the extracted information against focused questions. Together, these results help decide which fields need review.

A Jev request separates the information it considers (state) from the decisions it makes (questions). Each question tells Jev what to check and which answer type to return. The Noul type returns the probability that a statement is true. A value of 0.04 means a 4% probability of yes, a strong no; it does not mean Jev is 4% confident. Values near either end indicate a clear direction, while values near the middle deserve caution. Choice and Score types return a distribution and a confidence value.

Unsiloed preserves what is printed and provides confidence scores, including extraction_score and grounding_score, both ranging from zero to one. Each extracted field also carries a citation with its page and bounding box, so reviewers can locate it on the original page. Each medication row receives an ID, such as row-5, so Jev's answers can be matched back to the same row.

Jev receives the extracted values and context but not the image or Unsiloed scores. The workflow asks one Noul question per row: is this dose and frequency plausible for this medicine? All rows share one request, and each question is evaluated independently, allowing the pipeline to route ambiguous or implausible rows for human review.

قد يقرأ خط استخراج البيانات قيمة بشكل صحيح ومع ذلك يمرر بيانات خاطئة إلى المراحل اللاحقة. فالصفر الإضافي المطبوع بوضوح قد ينجو حتى من التعرف الضوئي الممتاز على الحروف (OCR). يساعد الجمع بين Unsiloed وJev من Type Safe في التحقق من أخطاء التعرف الضوئي والأخطاء العامة في المستند. يستخرج Unsiloed الحقول المنظمة ويحدد مواقعها في الصفحة، بينما يقيّم Jev المعلومات المستخرجة استنادًا إلى أسئلة محددة. معًا، تساعد هذه النتائج في تحديد الحقول التي تحتاج إلى مراجعة.

يفصل طلب Jev بين المعلومات التي يعتبرها (الحالة) والقرارات التي يتخذها (الأسئلة). يخبر كل سؤال Jev بما يجب التحقق منه ونوع الإجابة التي يجب إرجاعها. يعيد نوع Noul احتمال صحة عبارة ما. فالقيمة 0.04 تعني احتمال 4% أن تكون الإجابة نعم، أي رفضًا قويًا؛ وهي لا تعني أن Jev واثق بنسبة 4%. تشير القيم القريبة من أي من الطرفين إلى اتجاه واضح، بينما تستدعي القيم القريبة من المنتصف الحذر. تعيد أنواع Choice وScore توزيعًا وقيمة ثقة.

يحافظ Unsiloed على ما هو مطبوع ويوفر درجات ثقة، تشمل extraction_score وgrounding_score، وكلاهما يتراوح بين صفر وواحد. كما يحمل كل حقل مستخرج استشهادًا يتضمن صفحته وإطاره المحيط (bounding box)، ليتمكن المراجعون من تحديد موقعه في الصفحة الأصلية. يحصل كل صف دوائي على معرّف، مثل row-5، حتى يمكن مطابقة إجابات Jev مع الصف نفسه.

يتلقى Jev القيم المستخرجة والسياق، ولا يتلقى الصورة أو درجات Unsiloed. يطرح سير العمل سؤال Noul واحدًا لكل صف: هل هذه الجرعة وهذا التكرار معقولان لهذا الدواء؟ تشترك جميع الصفوف في طلب واحد، ويُقيَّم كل سؤال بشكل مستقل، ما يتيح للخط توجيه الصفوف الغامضة أو غير المعقولة إلى المراجعة البشرية.

একটি এক্সট্র্যাকশন পাইপলাইন কোনো মান সঠিকভাবে পড়তে পারে এবং তারপরও পরবর্তী ধাপে খারাপ ডেটা পাঠাতে পারে। স্পষ্টভাবে ছাপা একটি অতিরিক্ত শূন্য চমৎকার অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR)-এর পরেও টিকে যেতে পারে। Unsiloed এবং Type Safe-এর Jev একসঙ্গে ব্যবহার করলে OCR ব্যর্থতা এবং একটি নথির সাধারণ ভুলগুলো যাচাই করতে সাহায্য হয়। Unsiloed কাঠামোবদ্ধ ফিল্ড বের করে এবং পৃষ্ঠার উপর সেগুলোর অবস্থান চিহ্নিত করে, আর Jev নির্দিষ্ট প্রশ্নের ভিত্তিতে বের করা তথ্য বিচার করে। একসঙ্গে এই ফলাফলগুলো ঠিক করতে সাহায্য করে কোন ফিল্ডগুলো পর্যালোচনা দরকার।

Jev-এর একটি অনুরোধ যে তথ্য বিবেচনা করে (state) এবং যে সিদ্ধান্ত নেয় (questions), তাদের আলাদা রাখে। প্রতিটি প্রশ্ন Jev-কে বলে কী যাচাই করতে হবে এবং কোন ধরনের উত্তর ফেরত দিতে হবে। Noul প্রকার একটি বিবৃতি সত্য হওয়ার সম্ভাব্যতা ফেরত দেয়। 0.04 মান মানে হ্যাঁ হওয়ার ৪% সম্ভাবনা, অর্থাৎ দৃঢ় না; এর মানে এই নয় যে Jev-এর আত্মবিশ্বাস ৪%। দুই প্রান্তের কাছাকাছি মান স্পষ্ট দিক নির্দেশ করে, আর মাঝামাঝি মানের ক্ষেত্রে সতর্কতা দরকার। Choice ও Score প্রকার একটি বণ্টন এবং একটি আত্মবিশ্বাস মান ফেরত দেয়।

Unsiloed যা ছাপা আছে তা অবিকৃত রাখে এবং আত্মবিশ্বাস স্কোর দেয়, যার মধ্যে রয়েছে extraction_score ও grounding_score, দুটিই শূন্য থেকে এক পর্যন্ত। প্রতিটি বের করা ফিল্ডের সঙ্গে তার পৃষ্ঠা ও bounding box সহ একটি উদ্ধৃতিও থাকে, যাতে পর্যালোচকরা মূল পৃষ্ঠায় সেটি খুঁজে পেতে পারেন। প্রতিটি ওষুধের সারি একটি ID পায়, যেমন row-5, যাতে Jev-এর উত্তর একই সারির সঙ্গে মেলানো যায়।

Jev বের করা মান ও প্রেক্ষাপট পায়, কিন্তু ছবি বা Unsiloed স্কোর পায় না। ওয়ার্কফ্লো প্রতি সারির জন্য একটি Noul প্রশ্ন করে: এই ওষুধের জন্য এই মাত্রা ও ফ্রিকোয়েন্সি কি যুক্তিসংগত? সব সারি একটি অনুরোধ ভাগ করে নেয় এবং প্রতিটি প্রশ্ন স্বাধীনভাবে মূল্যায়িত হয়, ফলে পাইপলাইন অস্পষ্ট বা অযৌক্তিক সারিগুলো মানুষের পর্যালোচনার জন্য পাঠাতে পারে।

Eine Extraktionspipeline kann einen Wert korrekt lesen und trotzdem fehlerhafte Daten an nachgelagerte Schritte weitergeben. Eine deutlich gedruckte zusätzliche Null kann selbst eine ausgezeichnete optische Zeichenerkennung (OCR) überstehen. Die Kombination von Unsiloed und Jev von Type Safe hilft, OCR-Fehler und allgemeine Fehler in einem Dokument zu erkennen. Unsiloed extrahiert strukturierte Felder und ermittelt ihre Position auf der Seite, während Jev die extrahierten Informationen anhand gezielter Fragen bewertet. Gemeinsam helfen diese Ergebnisse festzulegen, welche Felder überprüft werden müssen.

Eine Jev-Anfrage trennt die Informationen, die Jev berücksichtigt (Zustand), von den Entscheidungen, die Jev trifft (Fragen). Jede Frage sagt Jev, was geprüft werden soll und welcher Antworttyp zurückgegeben werden soll. Der Typ Noul liefert die Wahrscheinlichkeit, dass eine Aussage wahr ist. Ein Wert von 0,04 bedeutet eine Wahrscheinlichkeit von 4 % für ja, also ein deutliches Nein; er bedeutet nicht, dass Jev zu 4 % sicher ist. Werte nahe einem der Enden zeigen eine klare Richtung an, während Werte nahe der Mitte Vorsicht verlangen. Die Typen Choice und Score liefern eine Verteilung und einen Konfidenzwert.

Unsiloed bewahrt den gedruckten Inhalt und liefert Konfidenzwerte, darunter extraction_score und grounding_score, die beide zwischen null und eins liegen. Jedes extrahierte Feld enthält außerdem eine Zitierung mit Seitenzahl und Begrenzungsrahmen, sodass Prüfer es auf der Originalseite finden können. Jede Medikamentenzeile erhält eine ID, etwa row-5, damit Jevs Antworten derselben Zeile zugeordnet werden können.

Jev erhält die extrahierten Werte und den Kontext, nicht aber das Bild oder die Unsiloed-Werte. Der Workflow stellt pro Zeile eine Noul-Frage: Sind diese Dosis und diese Häufigkeit für dieses Medikament plausibel? Alle Zeilen teilen sich eine Anfrage, und jede Frage wird unabhängig ausgewertet, sodass die Pipeline mehrdeutige oder unplausible Zeilen zur manuellen Prüfung weiterleiten kann.

Una canalización de extracción puede leer correctamente un valor y, aun así, transmitir datos incorrectos a las etapas posteriores. Un cero extra claramente impreso puede sobrevivir a un excelente reconocimiento óptico de caracteres (OCR). La combinación de Unsiloed y Jev, de Type Safe, ayuda a detectar fallos de OCR y errores generales en un documento. Unsiloed extrae campos estructurados y los localiza en la página, mientras que Jev evalúa la información extraída mediante preguntas concretas. Juntos, estos resultados ayudan a decidir qué campos necesitan revisión.

Una solicitud a Jev separa la información que considera (estado) de las decisiones que toma (preguntas). Cada pregunta indica a Jev qué debe comprobar y qué tipo de respuesta devolver. El tipo Noul devuelve la probabilidad de que una afirmación sea verdadera. Un valor de 0,04 significa una probabilidad del 4 % de que sea sí, es decir, un no rotundo; no significa que Jev tenga un 4 % de confianza. Los valores cercanos a cualquiera de los extremos indican una dirección clara, mientras que los valores cercanos al centro requieren precaución. Los tipos Choice y Score devuelven una distribución y un valor de confianza.

Unsiloed conserva lo impreso y proporciona puntuaciones de confianza, incluidas extraction_score y grounding_score, ambas entre cero y uno. Cada campo extraído incluye también una cita con su página y su cuadro delimitador, para que los revisores puedan localizarlo en la página original. Cada fila de medicación recibe un ID, como row-5, para que las respuestas de Jev puedan asociarse a la misma fila.

Jev recibe los valores extraídos y el contexto, pero no la imagen ni las puntuaciones de Unsiloed. El flujo de trabajo formula una pregunta Noul por fila: ¿es plausible esta dosis y frecuencia para este medicamento? Todas las filas comparten una misma solicitud, y cada pregunta se evalúa de forma independiente, lo que permite a la canalización derivar las filas ambiguas o implausibles a revisión humana.

Un pipeline d'extraction peut lire correctement une valeur et transmettre quand même de mauvaises données en aval. Un zéro supplémentaire clairement imprimé peut survivre à une excellente reconnaissance optique de caractères (OCR). La combinaison d'Unsiloed et de Jev de Type Safe aide à détecter les échecs de l'OCR et les erreurs courantes dans un document. Unsiloed extrait des champs structurés et les localise sur la page, tandis que Jev juge les informations extraites à partir de questions ciblées. Ensemble, ces résultats aident à décider quels champs doivent être vérifiés.

Une requête Jev sépare les informations qu'il prend en compte (l'état) des décisions qu'il prend (les questions). Chaque question indique à Jev ce qu'il doit vérifier et le type de réponse à renvoyer. Le type Noul renvoie la probabilité qu'une affirmation soit vraie. Une valeur de 0,04 signifie une probabilité de 4 % d'un oui, soit un non très net ; cela ne signifie pas que Jev est confiant à 4 %. Les valeurs proches de l'une ou l'autre extrémité indiquent une direction claire, tandis que les valeurs proches du milieu appellent à la prudence. Les types Choice et Score renvoient une distribution et une valeur de confiance.

Unsiloed conserve ce qui est imprimé et fournit des scores de confiance, dont extraction_score et grounding_score, tous deux compris entre zéro et un. Chaque champ extrait comporte également une citation avec sa page et sa boîte englobante, afin que les relecteurs puissent le retrouver sur le document d'origine. Chaque ligne de médicament reçoit un identifiant, comme row-5, afin que les réponses de Jev puissent être associées à la même ligne.

Jev reçoit les valeurs extraites et le contexte, mais ni l'image ni les scores d'Unsiloed. Le flux de travail pose une question Noul par ligne : cette posologie et cette fréquence sont-elles plausibles pour ce médicament ? Toutes les lignes partagent une même requête, et chaque question est évaluée indépendamment, ce qui permet au pipeline d'orienter les lignes ambiguës ou invraisemblables vers une vérification humaine.

एक निष्कर्षण पाइपलाइन किसी मान को सही पढ़ सकती है और फिर भी आगे खराब डेटा भेज सकती है। स्पष्ट रूप से छपा हुआ एक अतिरिक्त शून्य उत्कृष्ट optical character recognition (OCR) के बाद भी बच सकता है। Unsiloed और Type Safe का Jev मिलकर किसी दस्तावेज़ में OCR विफलताओं और सामान्य गलतियों की जाँच में मदद करते हैं। Unsiloed संरचित फ़ील्ड निकालता है और उन्हें पृष्ठ पर खोजता है, जबकि Jev केंद्रित प्रश्नों के आधार पर निकाली गई जानकारी का मूल्यांकन करता है। साथ मिलकर ये परिणाम तय करने में मदद करते हैं कि किन फ़ील्ड की समीक्षा की जरूरत है।

Jev का अनुरोध उस जानकारी को अलग करता है जिस पर वह विचार करता है (state) और उन निर्णयों को जो वह लेता है (questions)। हर प्रश्न Jev को बताता है कि क्या जाँचना है और किस प्रकार का उत्तर लौटाना है। Noul प्रकार किसी कथन के सत्य होने की प्रायिकता लौटाता है। 0.04 का मान 4% संभावना दर्शाता है कि उत्तर हाँ है, यानी एक मजबूत नहीं; इसका अर्थ यह नहीं कि Jev को 4% विश्वास है। सिरों के पास के मान स्पष्ट दिशा दिखाते हैं, जबकि बीच के आसपास के मानों पर सावधानी बरतनी चाहिए। Choice और Score प्रकार एक वितरण और एक विश्वास मान लौटाते हैं।

Unsiloed छपी हुई चीज़ों को यथावत रखता है और विश्वास स्कोर देता है, जिनमें extraction_score और grounding_score शामिल हैं, दोनों का मान शून्य से एक के बीच होता है। निकाले गए हर फ़ील्ड के साथ उसका पृष्ठ और bounding box वाला एक उद्धरण भी होता है, ताकि समीक्षक मूल पृष्ठ पर उसे खोज सकें। हर दवा पंक्ति को एक ID मिलता है, जैसे row-5, ताकि Jev के उत्तरों को उसी पंक्ति से मिलाया जा सके।

Jev को निकाले गए मान और संदर्भ मिलते हैं, लेकिन छवि या Unsiloed स्कोर नहीं मिलते। वर्कफ़्लो हर पंक्ति के लिए एक Noul प्रश्न पूछता है: क्या इस दवा के लिए यह खुराक और आवृत्ति उचित है? सभी पंक्तियाँ एक ही अनुरोध साझा करती हैं, और हर प्रश्न स्वतंत्र रूप से मूल्यांकित होता है, जिससे पाइपलाइन अस्पष्ट या अनुचित पंक्तियों को मानव समीक्षा के लिए भेज सकती है।

Pipeline ekstraksi dapat membaca nilai dengan benar dan tetap meneruskan data yang buruk ke tahap berikutnya. Angka nol tambahan yang tercetak jelas dapat lolos meski optical character recognition (OCR) bekerja sangat baik. Menggabungkan Unsiloed dan Jev dari Type Safe membantu memeriksa kegagalan OCR dan kesalahan umum dalam sebuah dokumen. Unsiloed mengekstrak kolom terstruktur dan menemukan lokasinya pada halaman, sementara Jev menilai informasi yang diekstrak berdasarkan pertanyaan yang terfokus. Bersama-sama, hasil ini membantu menentukan kolom mana yang perlu ditinjau.

Sebuah permintaan Jev memisahkan informasi yang dipertimbangkannya (state) dari keputusan yang diambilnya (questions). Setiap pertanyaan memberi tahu Jev apa yang harus diperiksa dan jenis jawaban apa yang harus dikembalikan. Tipe Noul mengembalikan probabilitas bahwa suatu pernyataan benar. Nilai 0,04 berarti probabilitas 4% untuk ya, yaitu tidak yang kuat; ini tidak berarti Jev memiliki keyakinan 4%. Nilai yang mendekati salah satu ujung menunjukkan arah yang jelas, sedangkan nilai yang mendekati tengah perlu dicermati. Tipe Choice dan Score mengembalikan distribusi dan nilai keyakinan.

Unsiloed mempertahankan apa yang tercetak dan menyediakan skor keyakinan, termasuk extraction_score dan grounding_score, yang keduanya berkisar dari nol sampai satu. Setiap kolom yang diekstrak juga membawa sitasi dengan halamannya dan bounding box, sehingga peninjau dapat menemukannya pada halaman asli. Setiap baris obat menerima ID, seperti row-5, agar jawaban Jev dapat dicocokkan kembali dengan baris yang sama.

Jev menerima nilai yang diekstrak dan konteksnya, tetapi tidak menerima gambar atau skor Unsiloed. Alur kerja mengajukan satu pertanyaan Noul per baris: apakah dosis dan frekuensi ini masuk akal untuk obat ini? Semua baris berbagi satu permintaan, dan setiap pertanyaan dievaluasi secara independen, sehingga pipeline dapat mengarahkan baris yang ambigu atau tidak masuk akal untuk ditinjau manusia.

抽出パイプラインは値を正しく読み取っても、後段に誤ったデータを渡してしまうことがあります。はっきり印刷された余分なゼロは、優れた光学文字認識（OCR）を通過しても残ることがあります。Type SafeのUnsiloedとJevを組み合わせると、OCRの失敗やドキュメント全体の一般的なミスを確認しやすくなります。Unsiloedは構造化されたフィールドを抽出してページ上の位置を特定し、Jevは抽出された情報を焦点を絞った質問に照らして評価します。これらの結果をあわせて、どのフィールドを確認すべきかを判断できます。

Jevへのリクエストは、Jevが考慮する情報（state）と、Jevが下す判断（questions）を分けて扱います。各質問は、Jevに何を確認すべきか、どの種類の回答を返すべきかを伝えます。Noul型は、ある記述が真である確率を返します。0.04という値は、「はい」である確率が4%、つまり強い「いいえ」を意味します。Jevの確信度が4%という意味ではありません。両端に近い値は明確な方向性を示し、中央付近の値は慎重な扱いが必要です。ChoiceおよびScore型は、分布と確信度の値を返します。

Unsiloedは印刷された内容をそのまま保持し、extraction_scoreやgrounding_scoreを含む信頼度スコアを提供します。どちらも0から1の範囲です。抽出された各フィールドには、ページ番号とバウンディングボックスを含む引用も付与されるため、レビューする人は元のページ上でその箇所を見つけられます。各投薬行にはrow-5のようなIDが割り当てられ、Jevの回答を同じ行に対応づけられます。

Jevには抽出された値と文脈が渡されますが、画像やUnsiloedのスコアは渡されません。ワークフローでは行ごとに1つのNoul質問を行います。その用量と頻度はこの薬にとって妥当か、という質問です。すべての行は1つのリクエストを共有し、各質問は独立して評価されます。これにより、パイプラインは曖昧または不適切な行を人によるレビューへ振り分けられます。

Um pipeline de extração pode ler corretamente um valor e, ainda assim, passar dados incorretos para as etapas seguintes. Um zero extra claramente impresso pode sobreviver a um excelente reconhecimento óptico de caracteres (OCR). A combinação do Unsiloed com o Jev, da Type Safe, ajuda a identificar falhas de OCR e erros gerais em um documento. O Unsiloed extrai campos estruturados e localiza-os na página, enquanto o Jev avalia as informações extraídas com base em perguntas específicas. Juntos, esses resultados ajudam a decidir quais campos precisam de revisão.

Uma solicitação ao Jev separa as informações que ele considera (estado) das decisões que ele toma (perguntas). Cada pergunta informa ao Jev o que verificar e qual tipo de resposta retornar. O tipo Noul retorna a probabilidade de que uma afirmação seja verdadeira. Um valor de 0,04 significa uma probabilidade de 4% de sim, um não bem definido; não significa que o Jev tem 4% de confiança. Valores próximos de qualquer uma das extremidades indicam uma direção clara, enquanto valores próximos ao meio merecem cautela. Os tipos Choice e Score retornam uma distribuição e um valor de confiança.

O Unsiloed preserva o que está impresso e fornece pontuações de confiança, incluindo extraction_score e grounding_score, ambos entre zero e um. Cada campo extraído também traz uma citação com sua página e caixa delimitadora, para que os revisores possam localizá-lo no documento original. Cada linha de medicamento recebe um ID, como row-5, para que as respostas do Jev possam ser associadas à mesma linha.

O Jev recebe os valores extraídos e o contexto, mas não a imagem nem as pontuações do Unsiloed. O fluxo de trabalho faz uma pergunta Noul por linha: esta dose e esta frequência são plausíveis para este medicamento? Todas as linhas compartilham uma única solicitação, e cada pergunta é avaliada de forma independente, permitindo que o pipeline encaminhe linhas ambíguas ou implausíveis para revisão humana.

Конвейер извлечения может верно прочитать значение и всё же передать неверные данные дальше. Ясно напечатанный лишний нуль может пережить даже отличное оптическое распознавание символов (OCR). Совместное использование Unsiloed и Jev от Type Safe помогает выявлять сбои OCR и общие ошибки в документе. Unsiloed извлекает структурированные поля и определяет их положение на странице, а Jev оценивает извлечённую информацию по целевым вопросам. Вместе эти результаты помогают решить, какие поля требуют проверки.

Запрос к Jev разделяет информацию, которую он учитывает (состояние), и решения, которые он принимает (вопросы). Каждый вопрос сообщает Jev, что проверять и какой тип ответа возвращать. Тип Noul возвращает вероятность того, что утверждение истинно. Значение 0,04 означает 4-процентную вероятность ответа «да», то есть уверенное «нет»; это не означает, что Jev уверен на 4%. Значения, близкие к любому из краёв, указывают на ясное направление, а значения вблизи середины требуют осторожности. Типы Choice и Score возвращают распределение и значение достоверности.

Unsiloed сохраняет напечатанное как есть и предоставляет оценки достоверности, включая extraction_score и grounding_score, оба в диапазоне от нуля до единицы. Каждое извлечённое поле также содержит ссылку с номером страницы и ограничивающим прямоугольником, чтобы проверяющие могли найти его в исходной странице. Каждой строке с лекарством присваивается идентификатор, например row-5, чтобы ответы Jev можно было сопоставить с той же строкой.

Jev получает извлечённые значения и контекст, но не изображение и не оценки Unsiloed. Рабочий процесс задаёт по одному вопросу Noul на строку: правдоподобны ли эта доза и частота приёма для данного препарата? Все строки передаются в одном запросе, а каждый вопрос оценивается независимо, что позволяет конвейеру направлять неоднозначные или неправдоподобные строки на проверку человеком.

提取流程可能正确读取了某个数值，却仍会将错误数据传递到下游。一个清晰印刷的多余零，即使经过出色的光学字符识别（OCR）也可能被保留下来。结合 Unsiloed 与 Type Safe 的 Jev，有助于检查文档中的 OCR 故障和一般性错误。Unsiloed 提取结构化字段并在页面上定位它们，而 Jev 则根据针对性的问题对提取的信息进行判断。两者结合，有助于确定哪些字段需要人工复核。

Jev 请求将其所考虑的信息（状态）与其所做的决定（问题）分开。每个问题都告诉 Jev 需要检查什么，以及返回哪种答案类型。Noul 类型返回某一陈述为真的概率。0.04 的值表示肯定的概率为 4%，即强烈的否定；它并不意味着 Jev 的把握为 4%。接近两端的值表明方向明确，而接近中间的值则需要谨慎对待。Choice 和 Score 类型返回一个分布以及一个置信度值。

Unsiloed 保留印刷内容的原貌，并提供置信度分数，包括 extraction_score 和 grounding_score，两者的取值范围均为 0 至 1。每个提取的字段还附带一条引用，其中包含页码和边界框，以便审核人员在原始页面上找到它。每个用药记录行都会获得一个 ID，例如 row-5，从而使 Jev 的答案能够与同一行对应起来。

Jev 接收提取的数值和上下文，但不接收图像或 Unsiloed 分数。该工作流为每一行提出一个 Noul 问题：此剂量和频率对该药物是否合理？所有行共享一个请求，每个问题都独立评估，使流程能够将模棱两可或不合理的行转交人工复核。