E-Rechnung/README.md

README

Description

Dieses Tool konvertiert Rechnungen im PDF-Format vollautomatisch in das offizielle XRechnung-XML-Format (UBL-Standard, Version 3.0). Das Tool verarbeitet sensible Finanzdaten vollständig lokal.

Supported Model

Das System ist auf das folgende Modell optimiert, welches sich im Verzeichnis models/ befinden muss:

• Modell: Qwen3.5-4B-Instruct
• Format: GGUF
• Quantisierung: Q8_0

Hinweis: Es muss zwingend die Instruct-Variante des Modells verwendet werden. Das Basis-Modell (Base) ist für diese Anwendung nicht kompatibel.

Installation (Windows)

1. Systemvoraussetzungen (Nur für GPU-Beschleunigung / Option A)

Falls Sie die GPU-Beschleunigung nutzen möchten, müssen vorab folgende Komponenten auf dem System installiert sein:

• Nvidia CUDA Toolkit (Empfohlen: Version 12.1 bis 12.6)
• Visual Studio Build Tools (Bei der Installation muss der Workload "Desktopentwicklung mit C++" ausgewählt sein, damit der C++ Compiler cl.exe verfügbar ist)

Für den reinen CPU-Modus (Option B) werden diese Komponenten nicht benötigt.

2. Verzeichnisstruktur vorbereiten

Erstellen Sie im Projektverzeichnis den Ordner für das lokale KI-Modell:

mkdir models

3. Virtuelle Umgebung (venv) erstellen und aktivieren

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate.bat

4. Modell platzieren

Laden Sie die Modelldatei Qwen3.5-4B-Instruct-Q8_0.gguf herunter und platzieren Sie diese im Ordner models/.

5. Abhängigkeiten installieren

Wählen Sie je nach Systemkonfiguration eine der beiden Optionen in der aktivierten Eingabeaufforderung aus:

Option A: Mit GPU-Beschleunigung (Nvidia CUDA)

set GGML_CUDA=1
pip install -r requirements.txt --force-reinstall --no-cache-dir

Option B: Reiner CPU-Modus (Keine Nvidia-Grafikkarte vorhanden)

pip install -r requirements.txt --force-reinstall --no-cache-dir

---

Installation (Linux)

1. Systemvoraussetzungen (Nur für GPU-Beschleunigung / Option A)

Falls Sie die GPU-Beschleunigung unter Linux nutzen möchten, müssen vorab folgende Komponenten installiert sein:

• Nvidia CUDA Toolkit
• Build-Essentials (GCC/G++ Compiler)

2. Verzeichnisstruktur vorbereiten

mkdir models

3. Virtuelle Umgebung (venv) erstellen und aktivieren

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

4. Modell platzieren

Laden Sie die Modelldatei Qwen3.5-4B-Instruct-Q8_0.gguf herunter und platzieren Sie diese im Ordner models/.

5. Abhängigkeiten installieren

Wählen Sie je nach Systemkonfiguration eine der beiden Optionen im aktivierten Terminal aus:

Option A: Mit GPU-Beschleunigung (Nvidia CUDA)

GGML_CUDA=1 pip install -r requirements.txt --force-reinstall --no-cache-dir

Option B: Reiner CPU-Modus (Keine Nvidia-Grafikkarte vorhanden)

pip install -r requirements.txt --force-reinstall --no-cache-dir

---

Use

Starten Sie die Applikation aus Ihrer aktivierten virtuellen Umgebung heraus:

Windows:

streamlit run app.py

Linux:

streamlit run app.py

Der Konversionsprozess gliedert sich in folgende Schritte:

1. Dokumenten-Upload: Laden Sie die Rechnungs-PDF über die Weboberfläche hoch.
2. Extraktion: Starten Sie die hybride Analyse über den dafür vorgesehenen Button.
3. Validierung: Prüfen Sie die extrahierten Kopfdaten und die Positionstabelle in der Benutzeroberfläche. Da alle Felder editierbar sind, können Korrekturen direkt vorgenommen werden.
4. Export: Generieren Sie die finale XML-Datei über die Export-Funktion und starten Sie den Download.

Notes

Human-in-the-Loop

Das Tool dient als Automations-Assistent. Vor dem finalen XML-Export ist eine visuelle Endkontrolle der extrahierten Daten (insbesondere Rechnungsnummer und Empfängeradresse) durch den Sachbearbeiter zwingend erforderlich, um KI-Fehlinterpretationen auszuschließen.

GoBD-Konformität

Das Tool generiert ausschließlich das strukturierte XML-Format. Für die Einhaltung der GoBD-Richtlinien (u. a. die revisionssichere Archivierung der Original-PDF sowie der generierten XML-Datei über den gesetzlichen Zeitraum von 10 Jahren) ist der Betreiber der Software selbst verantwortlich.