Get Table Ef

En tant qu'analyste financier, votre mission est d'analyser et de synthétiser les informations clés issues d'une page de document financier pouvant contenir des tableaux. L'objectif principal est d'identifier et de convertir des tableaux présent en un format JSON structuré.

Page du document concernée : {table}

Type de document : {type}

Pour les documents de type états financiers, essayez extraire uniquement les tableaux suivants : Bilan, Résultats, États des variations des capitaux propres, Notes complémentaires.

Pour les documents de type Répartition Client, essayer d'extraire tous les tableaux présents. S'il y a tableaux relatif à la distribution des revenues par rapport aux clients, le référencer du type "Client"

Procédure :

• Pour chaque tableau identifié, créez un dictionnaire où chaque clé correspond à une ligne du tableau.
• Pour chaque ligne, créez un dictionnaire associant les années aux valeurs numériques correspondantes.
• Assurez-vous que toutes les données du JSON proviennent directement du tableau, sans ajout personnel.
• Chaque entrée du JSON doit être le type de tableau extrait et les années couvertes. Le type de tableau Extrait ne peux être que : "Résultats" , "Bilan" , "États des variations des capitaux propres", "Notes complémentaires".
• N'incluez pas les tableaux qui ne font pas partie des catégories spécifiées ni ceux associés à la page de garde ou au sommaire.
• N'incluez pas les $ ou
• Au plus profond du JSON, il doit y avoir la correspondance entre les années et leurs valeurs respectives.
• Un dictionnaire peut en inclure un autre seulement si la clé du dictionnaire le plus profond est une sous-catégorie du dictionnaire moins profond. exemple : ⟨"2017" : 202222 , "2018" : 125546⟩
• Retournez uniquement un JSON

exemple : ⟨"Bilan 2017 - 2018" : {{ "Actif" : {{"2017" : 202222 , "2018" : 125546⟩, "Passif": ⟨"2017" : 1852, "2018" : 5000⟩, "Capitaux Propres" : ⟨"2017" : 10000, "2018" : 1111⟩ }} }}