هوش مصنوعی اسناد با تصاویر، محتوای بصری و متنی را با هم پردازش میکند، در حالی که هوش مصنوعی اسناد سنتی عمدتاً بر استخراج متن از طرحبندیهای ساختاریافته تمرکز دارد. رویکرد چندوجهی جدیدتر، فرمهای اسکنشده، یادداشتهای دستنویس و گرافیکهای جاسازیشده را مدیریت میکند، در حالی که سیستمهای قدیمی در تجزیه اسناد تمیز و پرمتن مانند فاکتورها و قراردادها برتری دارند.
هوش مصنوعی چندوجهی که متن، تصاویر، جداول و طرحبندی را با هم در یک سند واحد درک میکند.
خطوط لوله هوش مصنوعی متمرکز بر متن که دادههای ساختاریافته را از اسناد با استفاده از OCR و تجزیه مبتنی بر قانون استخراج میکنند.
| ویژگی | هوش مصنوعی را با تصاویر مستند کنید | سیستمهای هوش مصنوعی سنتی اسناد |
|---|---|---|
| نوع ورودی | متن، تصاویر، جداول، دستخط و طرحبندی | متن اصلی از طریق OCR استخراج میشود |
| فناوری هستهای | مبدلهای بینایی-زبانی (چندوجهی) | موتورهای OCR به علاوهی طبقهبندیکنندههای مبتنی بر قانون یا یادگیری ماشینی |
| مدیریت طرحبندی | روابط فضایی را به صورت بصری درک میکند | بستگی به الگوها یا قوانین مختصات دارد |
| تشخیص دستخط | قابلیت تفسیر دستخط داخلی | محدود یا نیازمند افزونههای تخصصی OCR |
| دقت در اسناد پیچیده | در محتوای بصری غنی یا بدون ساختار، رتبه بالاتری دارد | وقتی طرحبندیها متفاوت هستند یا تصاویر معنیدار هستند، پایینتر |
| پیچیدگی راهاندازی | حداقل تنظیمات قالب مورد نیاز | اغلب نیاز به ایجاد الگو برای هر نوع سند دارد |
| مقیاسپذیری | در انواع جدید سند تعمیم مییابد | مقیاسپذیری خوبی دارد اما برای فرمتهای جدید نیاز به آموزش مجدد دارد |
| سرعت پردازش | به دلیل محاسبات چندوجهی کمی کندتر است | معمولاً برای استخراج متن ساده سریعتر است |
| بهترین موارد استفاده | فرمهایی با تصاویر، سوابق پزشکی، یادداشتهای دستنویس | فاکتورها، قراردادها و رسیدهای استاندارد |
هوش مصنوعی سنتی اسناد از یک خط لوله متوالی پیروی میکند: ابتدا OCR را اجرا میکند تا متن را از یک تصویر استخراج کند، سپس قوانین یا طبقهبندیکنندهها را برای شناسایی فیلدهایی مانند تاریخ، مجموع یا نام اعمال میکند. هوش مصنوعی اسناد با تصاویر، با ارائه کل سند، از جمله ساختار بصری آن، به یک مدل واحد، رویکردی اساساً متفاوت را در پیش میگیرد. این بدان معناست که سیستم میتواند ببیند که یک امضا نسبت به یک فیلد فرم در کجا قرار دارد یا تشخیص دهد که یک نمودار حاوی دادههایی است که ارزش استخراج دارند.
اسناد دنیای واقعی به ندرت شبیه قالبهای تمیز به نظر میرسند. آنها شامل لوگوها، مهرها، یادداشتهای حاشیهای دستنویس و عکسهای جاسازیشده هستند. سیستمهای سنتی در این موارد دچار مشکل میشوند زیرا موتورهای قاعده آنها انتظار طرحبندیهای قابل پیشبینی را دارند. هوش مصنوعی اسناد چندوجهی این تغییرات را با ظرافت بیشتری مدیریت میکند زیرا در طول آموزش از میلیونها نمونه متنوع یاد گرفته است و نوعی شهود بصری به آن میدهد که سیستمهای قدیمی فاقد آن هستند.
استقرار هوش مصنوعی سنتی اسناد معمولاً به معنای ساخت یک الگو برای هر نوع سندی است که کسبوکار شما با آن سروکار دارد، که میتواند برای هر قالب هفتهها طول بکشد. وقتی یک فروشنده طرح فاکتور خود را تغییر میدهد، الگو از کار میافتد. هوش مصنوعی اسناد مبتنی بر تصویر، این بار را به میزان قابل توجهی کاهش میدهد، زیرا این مدل بدون برنامهنویسی صریح، در طرحبندیهای مختلف قابل تعمیم است، اگرچه همچنان از تنظیم دقیق روی نمونههای خاص دامنه سود میبرد.
سیستمهای سنتی معمولاً از نظر محاسباتی سبکتر هستند زیرا فقط متن را پس از OCR پردازش میکنند. مدلهای چندوجهی به حافظه و قدرت پردازش GPU بیشتری نیاز دارند زیرا پیکسلها و زبان را با هم تجزیه و تحلیل میکنند. با این حال، هزینه کل مالکیت اغلب رویکرد جدیدتر را ترجیح میدهد زیرا شما هزینه کمتری برای نگهداری الگو و مدیریت استثنائات صرف میکنید.
اگر سازمان شما هزاران فرم استاندارد با طرحبندیهای ثابت را پردازش میکند، هوش مصنوعی سنتی اسناد همچنان یک انتخاب مطمئن و مقرونبهصرفه است. اما اگر اسناد شما شامل تصاویر، دستخط یا قالببندی غیرقابلپیشبینی باشد، هوش مصنوعی اسناد چندوجهی با پیکربندی دستی کمتر، نتایج بهتری ارائه میدهد. بسیاری از شرکتها اکنون از تنظیمات ترکیبی استفاده میکنند و از سیستمهای سنتی برای استخراج متن تمیز و مدلهای آگاه از تصویر برای موارد پیچیده استفاده میکنند.
هوش مصنوعی اسناد سنتی و سیستمهای چندوجهی مدرن اساساً یکسان هستند، اما برندسازی متفاوتی دارند.
آنها اساساً به روشهای متفاوتی کار میکنند. سیستمهای سنتی به OCR به علاوهی قوانین متکی هستند، در حالی که هوش مصنوعی اسناد چندوجهی، پیکسلها و متن را در یک مدل واحد پردازش میکند. این تفاوت معماری منجر به قابلیتهای بسیار متفاوتی میشود، به خصوص در اسناد غنی از نظر بصری.
هوش مصنوعی اسناد با تصاویر همیشه نتایج دقیقتری نسبت به سیستمهای سنتی تولید میکند.
دقت به نوع سند بستگی دارد. برای فاکتورها یا قراردادهای تمیز و استاندارد، سیستمهای سنتی مبتنی بر OCR میتوانند با دقت چندوجهی مطابقت داشته باشند یا از آن فراتر بروند، در حالی که سریعتر و ارزانتر اجرا میشوند. مزیت هوش مصنوعی آگاه از تصویر، به وضوح در اسناد نامرتب، بدون ساختار یا از نظر بصری پیچیده ظاهر میشود.
وقتی هوش مصنوعی اسناد چندوجهی داشته باشید، دیگر نیازی به OCR نیست.
OCR هنوز هم در بسیاری از خطوط لوله، حتی خطوط چندوجهی، نقش دارد. برخی سیستمها از OCR به عنوان یک مرحله پیشپردازش برای ارائه توکنهای متنی در کنار ویژگیهای بصری استفاده میکنند. تفاوت این است که مدلهای چندوجهی مانند سیستمهای سنتی صرفاً به خروجی OCR وابسته نیستند.
هوش مصنوعی سنتی اسناد منسوخ شده و در همه جا در حال کنار گذاشته شدن است.
سیستمهای سنتی همچنان به طور گسترده در بانکداری، بیمه و لجستیک که در آنها فرمت اسناد پایدار و حجم پردازش بسیار زیاد است، مستقر هستند. بسیاری از سازمانها از آنها به عنوان یک ستون فقرات قابل اعتماد استفاده میکنند و در عین حال هوش مصنوعی چندوجهی را برای موارد دشوارتر اضافه میکنند.
هوش مصنوعی اسناد چندوجهی میتواند هر سندی را بدون آموزش به طور کامل بخواند.
اگرچه این مدلها بهتر از سیستمهای مبتنی بر قانون تعمیم میدهند، اما همچنان از تنظیم دقیق اسناد خاص هر حوزه بهرهمند میشوند. سوابق پزشکی، قراردادهای حقوقی و نقشههای مهندسی هر کدام ویژگیهای خاصی دارند که با آموزش هدفمند، دقت را بهبود میبخشند.
اگر گردش کار شما شامل اسناد پیچیده بصری، دستنویس یا طرحبندیهای دائماً در حال تغییر است که در آن نگهداری قالب به یک بار سنگین تبدیل میشود، Document AI with Images را انتخاب کنید. وقتی با حجم زیادی از اسناد استاندارد و پرمتن سروکار دارید و یک راهحل اثباتشده و سبک با هزینههای قابل پیشبینی میخواهید، به سیستمهای سنتی هوش مصنوعی اسناد پایبند باشید.
LLM های مبتنی بر ابزار، مدلهای زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشینحسابها و پایگاههای داده گسترش میدهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکانپذیر میسازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزشدیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از دادههای آموزشی میکنند.
LLM های متن باز، مدلهای هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه میدهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه میدهند.
RAG و LLM های تنظیمشده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود میبخشند، اما به روشهای اساساً متفاوتی عمل میکنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرسوجو دریافت میکند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزنهای مدل قرار میدهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که دادههای شما چند وقت یکبار تغییر میکنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.
RAG با زمینه بصری، مدلهای زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرامها در کنار متن غنی میکند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی سادهتر، سریعتر و ارزانتر برای استقرار باقی میماند.
RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنیتر با هم پردازش میکند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا دادهها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.
