> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://doc.dbrain.io/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://doc.dbrain.io/dbrain-official/manual-recognition.md).

# Ручная верификация

Вручную проверяем результаты извлечения текста в онлайн-режиме

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/7DoBBoXJ21Tl2UDe24h0/blobs/z4xQIMYkKQN0f6PNGdnK/HITL.png" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Human-in-the-loop (человек-в-контуре) — дополнительный модуль верификации результатов распознавания и ручного ввода сложных случаев. Модуль доступен как в облачной, так и в локальной версии Dbrain. В качестве платформы разметки используется [Яндекс.Толока](https://toloka.yandex.ru). На платформе зарегистрированы более 1 млн исполнителей, ежемесячно активны онлайн [245 тысяч](https://toloka.ai/global-crowd/). Большое число исполнителей позволяет модулю HITL обрабатывать запросы в режиме online в любое время суток.

{% hint style="success" %}
Платформа не обрабатывает персональные данные: исполнители получают перемешанный набор полей из разных документов
{% endhint %}

#### Этапы работы HITL

1. Исполнитель получает пару «вырезанное поле + оцифрованный текст» и оценивает корректность результата с помощью кнопок «Да»/«Нет». Каждое поле проходит через нескольких исполнителей. Оцифрованный текст считается корректным, только если все ответы сошлись.
2. Если хотя бы один из исполнителей выбирает «Нет», вырезанное поле отправляется на ручной ввод. Исполнитель вводит текст, используя виджеты и словари. Например, дату нужно выбрать в календаре, а модель машины строго соответствует марке, выбранной в предыдущем поле. Алгоритм будет запрашивать новые ответы по полю у разных исполнителей, пока не будет достигнут консенсус.

Модуль доступен только в сервисе [«Извлечение данных»](/dbrain-official/izvlechenie-dannykh.md). Чтобы воспользоваться ручной верификацией извлечённых данных, передайте в запросе параметр `with_hitl=true`. Формат ответа сервиса «Извлечение данных» останется без изменений. Мы рекомендуем использовать модуль ручной верификации в асинхронном режиме сервиса «Извлечение данных». Асинхронный режим описан в [«Общей инофрмации о сервисах»](/dbrain-official/obshaya-informaciya-o-servisakh.md).

{% hint style="info" %}
Модуль «Ручная верификация» оплачивается отдельно. Чтобы активировать его, напишите в службу поддержки в[ телеграм](https://t.me/dbrain_support_bot) или на <hello@dbrain.io>
{% endhint %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://doc.dbrain.io/dbrain-official/manual-recognition.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.