// Verarbeitungskette

Sechs Stufen, kein Handanlegen

Zwischen Eingang und Zielsystem liegen sechs Stufen. Jede übergibt ihren Zustand an die nächste, jede hinterlässt einen Journal-Eintrag — und keine verlangt eine Bedienung. Was scheitert, blockiert nicht den Rest des Laufs.

01

Eingang sichten und Dokumente belegen

Der Lauf sichtet den Eingangs-Kanal und nimmt höchstens fünf Dokumente pro Durchgang. Jedes wird per Blob-Lease für 60 Sekunden belegt — das ist der Automatik-Verkehrsregler: zwei parallele Läufe greifen sich nie dasselbe Dokument, und stürzt ein Lauf ab, wird das Dokument nach Ablauf von selbst wieder frei.

Batch-Größe 5 Lease 60 s, verlängerbar belegt übersprungen, nicht abgebrochen
02

Klassifizieren, splitten, beschriften CLASSIFIER

Nur die ersten Seiten gehen an den Klassifikator. Das Dokument wird als eigenes PDF in den Ausgabe-Container geschrieben — in einen Pfad aus Klassifikatorname und Dokumentart — und mit zwei Metadaten versehen: der erkannten Kategorie und ihrer Konfidenz. Im Erfolgsfall wird die Quelle freigegeben und gelöscht; der Lease wird währenddessen aktiv verlängert, weil die Klassifikation länger dauern kann als seine Frist.

Ablagepfad
<Ausgabeordner> / <Klassifikatormodell> / <Dokumentart> / <Datei>.pdf
Blob-Metadaten
AnalysedCategory = Dokumentart · CategoryConfidence = 0.00–1.00
03

Modell finden RECOGNIZER

Die Extraktion sucht sich ihr Modell selbst: aus dem Ablagepfad liest sie den Klassifikatornamen, aus den Blob-Metadaten die Dokumentart — und wählt damit genau das Erkennungsmodell, das für diese Kombination konfiguriert ist. Dieser Griff ist der eigentliche Übergabepunkt zwischen den Modulen und Thema von Classifier ↔ Recognizer. Was geschieht, wenn für die erkannte Dokumentart kein Modell existiert, steht auf Fehlendes Modell.

04

Analysieren und auf Zielfelder mappen

Das Dokument geht an die Engine des Modells — klassisch trainierte Feldextraktion oder ein von NexoGraph Dokumente autorisierter Analyzer. Felder und Tabellenzellen werden auf die konfigurierten Zielfeldnamen gemappt und als Ergebnisdatensatz gespeichert; Roh-JSON und Original wandern in den Analyse-Container. Ein Inhalts-Hash je Dokument dient als Sparbremse: taucht derselbe Inhalt erneut auf, wird das gespeicherte Ergebnis wiederverwendet statt neu analysiert.

Document Intelligence NexoGraph Dokumente Dedup per Inhalts-Hash
05

An alle Ziele zustellen

Das Ergebnis geht gleichzeitig an alle registrierten Endpunkt-Adapter — Dokumentenmanagement und beliebig viele REST-Ziele gleichberechtigt. Nicht konfigurierte Ziele melden sauber „übersprungen“, erwartbare Fehler melden „gescheitert“; keiner wirft den Lauf um. Jeder Adapter schreibt seine eigene Journal-Stufe.

06

Abschließen — oder wiederholbar liegen lassen

Dokument und Analyse-JSON wandern nach final/ — aber nur, wenn kein als Pflicht markiertes Ziel gescheitert ist. Andernfalls bleibt alles liegen und ist per POST /RetryEndpoint ohne erneute Analyse wiederholbar. Die Entscheidung über die Ablage trifft der Lauf, nicht ein einzelner Adapter.

// Was den Lauf nicht stoppt
Ein defektes Dokument bekommt einen Journal-Endzustand — der Batch läuft weiter.
Ein bereits belegtes Dokument wird übersprungen, nicht als Fehler behandelt.
Ein leerer Batch bleibt sichtbar: er wird als eigener Journal-Eintrag protokolliert, statt kommentarlos zu enden.
Selbst ein Ausfall des Journals stoppt die Verarbeitung nicht — er wird geloggt, nicht eskaliert.
// Demo

An Ihren eigenen Belegen gezeigt

Wir richten die Kette für eine Ihrer Dokumentarten ein und führen echte Dokumente durch — von der Zuführung bis in das Zielsystem. Wir melden uns innerhalb eines Werktags.

NexoGraph Dokumente

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