Piltidega dokumenditehisintellekt töötleb visuaalset ja tekstilist sisu koos, samas kui traditsiooniline dokumenditehisintellekt keskendub peamiselt teksti eraldamisele struktureeritud paigutustest. Uuem multimodaalne lähenemisviis käsitleb skannitud vorme, käsitsi kirjutatud märkmeid ja manustatud graafikat, samas kui vanemad süsteemid on suurepärased puhaste, tekstirohkete dokumentide, näiteks arvete ja lepingute, parsimisel.
Multimodaalne tehisintellekt, mis mõistab teksti, pilte, tabeleid ja paigutust ühes dokumendis koos.
Tekstipõhised tehisintellekti torujuhtmed, mis ekstraheerivad dokumentidest struktureeritud andmeid OCR-i ja reeglipõhise parsimise abil.
| Funktsioon | Dokumendi tehisintellekt piltidega | Traditsioonilised dokumendihaldussüsteemid |
|---|---|---|
| Sisendi tüüp | Tekst, pildid, tabelid, käekiri ja küljendus | Peamiselt OCR-i abil ekstraheeritud tekst |
| Põhitehnoloogia | Nägemis-keele transformaatorid (multimodaalsed) | OCR-mootorid pluss reeglipõhised või masinõppe klassifikaatorid |
| Paigutuse käsitlemine | Mõistab ruumilisi suhteid visuaalselt | Sõltub mallidest või koordinaatide reeglitest |
| Käekirjatuvastus | Sisseehitatud käekirja tõlgendamine | Piiratud või nõuab spetsiaalseid OCR-lisandmooduleid |
| Täpsus keerukate dokumentide puhul | Suurem visuaalselt rikkaliku või struktureerimata sisu puhul | Madalam, kui paigutused erinevad või piltidel on tähendus |
| Seadistamise keerukus | Vajalik on minimaalne malli konfiguratsioon | Sageli nõuab malli loomist iga dokumenditüübi jaoks |
| Skaleeritavus | Üldistab uute dokumenditüüpide vahel | Skaleerub hästi, aga vajab uute vormingute jaoks ümberõpet |
| Töötlemiskiirus | Veidi aeglasem multimodaalse arvutuse tõttu | Üldiselt kiirem lihtsa teksti ekstraheerimise jaoks |
| Parimad kasutusjuhud | Piltidega vormid, haiguslood, käsitsi kirjutatud märkmed | Standardiseeritud arved, lepingud, kviitungid |
Traditsiooniline dokumenditehisintellekt järgib järjestikust protsessi: esmalt käivitab see OCR-i, et pildilt teksti ammutada, seejärel rakendab reegleid või klassifikaatoreid selliste väljade tuvastamiseks nagu kuupäevad, summad või nimed. Piltidega dokumenditehisintellekt kasutab põhimõtteliselt teistsugust lähenemisviisi, sisestades kogu dokumendi, sealhulgas selle visuaalse struktuuri, ühte mudelisse. See tähendab, et süsteem näeb, kus allkiri vormivälja suhtes asub, või suudab tuvastada, et diagramm sisaldab andmeid, mis väärivad ammutamist.
Pärismaailma dokumendid näevad harva välja nagu puhtad mallid. Need sisaldavad logosid, templeid, käsitsi kirjutatud veeriste märkmeid ja manustatud fotosid. Traditsioonilised süsteemid komistavad nende otsa, sest nende reeglimootorid eeldavad etteaimatavaid paigutusi. Multimodaalse dokumendi tehisintellekt käsitleb neid variatsioone graatsiliselt, kuna see õppis treenimise ajal miljonitest erinevatest näidetest, andes sellele visuaalse intuitsiooni, mis vanematel süsteemidel puudub.
Traditsioonilise dokumenditehisintellekti juurutamine tähendab tavaliselt malli loomist iga dokumenditüübi jaoks, mida teie ettevõte käsitleb, mis võib iga vormingu puhul võtta nädalaid. Kui tarnija muudab oma arve paigutust, siis mall ei tööta. Pildipõhine dokumenditehisintellekt vähendab seda koormust märkimisväärselt, kuna mudel üldistub paigutuste vahel ilma selgesõnalise programmeerimiseta, kuigi see saab siiski kasu valdkonnapõhiste näidete peenhäälestamisest.
Traditsioonilised süsteemid kipuvad olema arvutusvõimsuselt väiksemad, kuna nad töötlevad teksti alles pärast OCR-i. Multimodaalsed mudelid vajavad rohkem GPU-mälu ja töötlemisvõimsust, kuna nad analüüsivad piksleid ja keelt koos. Kogukulud soosivad aga sageli uuemat lähenemisviisi, kuna kulutate vähem mallide hooldusele ja erandite käsitlemisele.
Kui teie organisatsioon töötleb tuhandeid standardiseeritud vorme ühtse paigutusega, jääb traditsiooniline dokumentide tehisintellekt kindlaks ja kulutõhusaks valikuks. Aga kui teie dokumendid sisaldavad pilte, käekirja või ettearvamatut vormingut, annab multimodaalne dokumentide tehisintellekt paremaid tulemusi väiksema käsitsi konfigureerimisega. Paljud ettevõtted kasutavad nüüd hübriidsüsteeme, kasutades traditsioonilisi süsteeme puhta teksti ekstraheerimiseks ja pilditeadlikke mudeleid keerukate juhtumite jaoks.
Traditsiooniline dokumenditehisintellekt ja tänapäevased multimodaalsed süsteemid on sisuliselt sama asi, ainult erineva brändinguga.
Need toimivad põhimõtteliselt erinevalt. Traditsioonilised süsteemid tuginevad OCR-ile ja reeglitele, samas kui multimodaalne dokumentide tehisintellekt töötleb piksleid ja teksti koos ühtses mudelis. See arhitektuuriline erinevus toob kaasa väga erinevad võimalused, eriti visuaalselt rikkalike dokumentide puhul.
Piltidega dokumentide tehisintellekt annab alati täpsemaid tulemusi kui traditsioonilised süsteemid.
Täpsus sõltub dokumenditüübist. Puhaste ja standardiseeritud arvete või lepingute puhul suudavad traditsioonilised OCR-põhised süsteemid multimodaalse täpsusega sammu pidada või seda ületada, töötades samal ajal kiiremini ja odavamalt. Kujutisetundliku tehisintellekti eelis ilmneb kõige selgemini segaste, struktureerimata või visuaalselt keerukate dokumentide puhul.
Kui teil on multimodaalne dokumendi tehisintellekt, pole OCR-i enam vaja.
OCR mängib endiselt rolli paljudes, isegi multimodaalsetes, torujuhtmetes. Mõned süsteemid kasutavad OCR-i eeltöötlusetapina, et pakkuda visuaalsete tunnuste kõrval ka tekstimärke. Erinevus seisneb selles, et multimodaalsed mudelid ei sõltu ainult OCR-väljundist nagu traditsioonilised süsteemid.
Traditsiooniline dokumentide tehisintellekt on vananenud ja kaotatakse järk-järgult kõikjal.
Traditsioonilisi süsteeme kasutatakse endiselt laialdaselt panganduses, kindlustuses ja logistikas, kus dokumendivormingud on stabiilsed ja töötlemismahud tohutud. Paljud organisatsioonid kasutavad neid usaldusväärse tugisüsteemina, lisades samal ajal keerulisemate juhtumite korral multimodaalset tehisintellekti.
Multimodaalne dokument. Tehisintellekt suudab iga dokumenti ideaalselt lugeda ilma treenimiseta.
Kuigi need mudelid üldistuvad paremini kui reeglipõhised süsteemid, on neil siiski kasu valdkonnapõhiste dokumentide täpsustamisest. Meditsiinilistes dokumentides, juriidilistes lepingutes ja insenerijoonistes on igaühel iseärasusi, mis parandavad täpsust sihipärase koolituse abil.
Valige piltidega dokumentide tehisintellekt, kui teie töövood hõlmavad visuaalselt keerukaid dokumente, käsitsi kirjutamist või pidevalt muutuvaid küljendusi, kus mallide hooldamine muutub koormavaks. Kui teil on käsitseda suuri standardiseeritud, tekstirohkete dokumentide mahtusid ning soovite tõestatud ja kerget lahendust prognoositavate kuludega, siis jääge traditsiooniliste dokumentide tehisintellekti süsteemide juurde.
Mudeliteenuse A/B-testimine suunab liiklust konkureerivate mudeliversioonide vahel, et mõõta reaalset toimivust, samas kui ühe mudeli juurutamine saadab kõigile kasutajatele ühe mudeli. Meeskonnad valivad nende vahel riskitaluvuse, liiklusmahu ja statistilise valideerimise vajaduse alusel enne täielikku juurutamist.
Sisuväljaannete A/B-testimine hõlmab variatsioonide levitamist erinevatele sihtrühmadele ja tulemuslikkuse mõõtmist, samas kui ühekordsed sisuväljaanded suunavad ühe versiooni korraga kõigile. Igal lähenemisviisil on erinevad eesmärgid, kusjuures A/B-testimine eelistab andmepõhist optimeerimist ja ühekordsed väljaanded seavad esikohale kiiruse ja lihtsuse.
See detailne võrdlus uurib adaptiivsete intelligentsete mootorite arhitektuurilisi erinevusi, operatsioonilisi piiranguid ja reaalset jõudlust võrreldes fikseeritud käitumisega automatiseerimissüsteemidega. Vaatleme, kuidas süsteemid, mis pidevalt õpivad uutest keskkonnaandmetest, sobivad kokku jäikade ja ennustatavate reeglipõhiste raamistikega.
Adaptiivne otsing kohandab dünaamiliselt, kuidas ja millist teavet süsteem päringu põhjal hangib, samas kui staatilised otsingukanalid järgivad fikseeritud reegleid olenemata kontekstist. Mõlemad toetavad tänapäevaseid tehisintellekti rakendusi, kuid erinevad oluliselt paindlikkuse, maksumuse ja täpsuse poolest. Nende vahel valimine sõltub töökoormuse keerukusest ja eelarvest.
Agentide koolitamine keskkondades hõlmab õppimist reaalajas simuleeritud või füüsilise keskkonnaga suhtlemise kaudu, samas kui võrguühenduseta andmestiku koolitamine tugineb eelnevalt kogutud andmetele ilma täiendava keskkonnale juurdepääsuta. Mõlemad lähenemisviisid treenivad masinõppe mudeleid, kuid erinevad põhimõtteliselt selle poolest, kuidas agendid kogemusi koguvad ja jõudlust parandavad.
