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 System verarbeitet sensible Finanzdaten vollständig lokal auf der eigenen Hardware und verzichtet auf externe Cloud-Schnittstellen.

Die Anwendung nutzt eine Hybrid-Architektur:

• Stammdaten (Kopfdaten): Ein lokales Large Language Model (LLM) extrahiert unstrukturierte Metadaten wie Rechnungsnummern, Datumsangaben, Bestell-Referenzen und Kundenadressen. Die Steuerung erfolgt über eine strikte JSON-Schema-Grammatik.
• Positionen (Tabelle): Ein nativer Python-Algorithmus extrahiert Artikelbeschreibungen, Mengen, Einheiten und Einzelpreise über reguläre Ausdrücke (Regex). Die finale Summenberechnung erfolgt finanzmathematisch präzise über das decimal-Modul inklusive kaufmännischem Runden.

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

1. Verzeichnisstruktur vorbereiten

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

mkdir models

2. Virtuelle Umgebung (venv) erstellen und aktivieren

Erstellen Sie eine isolierte Python-Umgebung und aktivieren Sie diese vor der Installation der Pakete.

Windows (PowerShell):

python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

Linux / macOS:

python -m venv venv
source venv/bin/activate

3. Modell platzieren

Laden Sie die Modelldatei Qwen3.5-4B-Instruct-Q8_0.gguf herunter und platzieren Sie diese im erstellten Ordner. Der Pfad muss exakt wie folgt lauten: models/Qwen3.5-4B-Instruct-Q8_0.gguf

4. Abhängigkeiten installieren

Die Datei requirements.txt ist im Repository enthalten. Führen Sie in der aktivierten virtuellen Umgebung den passenden Befehl aus, um die Installation mit GPU-Beschleunigung (Nvidia CUDA) durchzuführen:

Windows (PowerShell):

$env:GGML_CUDA="1"; pip install -r requirements.txt --force-reinstall --no-cache-dir

Linux / macOS:

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

Use

Starten Sie die Applikation über das Terminal:

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.