Dokumentu mākslīgais intelekts ar attēliem apstrādā vizuālo un tekstuālo saturu kopā, savukārt tradicionālā dokumentu mākslīgā intelekta galvenokārt mērķis ir teksta ieguve no strukturētiem izkārtojumiem. Jaunākā multimodālā pieeja apstrādā skenētas veidlapas, ar roku rakstītas piezīmes un iegulto grafiku, savukārt mantotās sistēmas izceļas ar tīru, ar tekstu bagātu dokumentu, piemēram, rēķinu un līgumu, parsēšanu.
Multimodāls mākslīgais intelekts, kas vienā dokumentā saprot tekstu, attēlus, tabulas un izkārtojumu kopā.
Uz tekstu orientēti mākslīgā intelekta cauruļvadi, kas iegūst strukturētus datus no dokumentiem, izmantojot OCR un uz noteikumiem balstītu parsēšanu.
| Funkcija | Dokumentu mākslīgais intelekts ar attēliem | Tradicionālās dokumentu mākslīgā intelekta sistēmas |
|---|---|---|
| Ievades veids | Teksts, attēli, tabulas, rokraksts un izkārtojums | Galvenokārt teksts, kas iegūts, izmantojot OCR |
| Galvenā tehnoloģija | Redzes-valodas transformatori (multimodāli) | OCR dzinēji, kā arī uz noteikumiem balstīti vai ML klasifikatori |
| Izkārtojuma apstrāde | Vizuāli izprot telpiskās attiecības | Atkarīgs no veidnēm vai koordinātu noteikumiem |
| Rokraksta atpazīšana | Iebūvēta rokraksta interpretācija | Ierobežota vai nepieciešamas specializētas OCR pievienojumprogrammas |
| Precizitāte sarežģītos dokumentos | Augstāks vizuāli bagātīgam vai nestrukturētam saturam | Zemāks, ja izkārtojumi atšķiras vai attēliem ir nozīme |
| Iestatīšanas sarežģītība | Nepieciešama minimāla veidnes konfigurācija | Bieži vien ir nepieciešams izveidot veidni katram dokumenta tipam |
| Mērogojamība | Vispārina jaunos dokumentu veidos | Labi mērogojas, bet nepieciešama atkārtota apmācība jauniem formātiem |
| Apstrādes ātrums | Nedaudz lēnāk multimodālu aprēķinu dēļ | Parasti ātrāk vienkāršai teksta ieguvei |
| Labākie lietošanas gadījumi | Veidlapas ar attēliem, medicīniskie ieraksti, ar roku rakstītas piezīmes | Standartizēti rēķini, līgumi, kvītis |
Tradicionālā dokumentu mākslīgā intelekta pieeja ir secīga: vispirms tā palaiž OCR, lai izvilktu tekstu no attēla, pēc tam piemēro noteikumus vai klasifikatorus, lai identificētu tādus laukus kā datumi, kopsummas vai nosaukumi. Dokumentu mākslīgais intelekts ar attēliem izmanto principiāli atšķirīgu pieeju, visu dokumentu, ieskaitot tā vizuālo struktūru, padodot vienā modelī. Tas nozīmē, ka sistēma var "redzēt", kur paraksts atrodas attiecībā pret veidlapas lauku, vai atpazīt, ka diagrammā ir dati, kurus ir vērts izvilkt.
Reālās pasaules dokumenti reti izskatās pēc tīrām veidnēm. Tajos ir iekļauti logotipi, zīmogi, ar roku rakstītas piezīmes un iegulti fotoattēli. Tradicionālās sistēmas uz tiem kļūdās, jo to noteikumu dzinēji sagaida paredzamus izkārtojumus. Multimodāla dokumentu mākslīgais intelekts šīs variācijas apstrādā elegantāk, jo apmācības laikā tas mācījās no miljoniem dažādu piemēru, piešķirot tam sava veida vizuālu intuīciju, kādas trūkst vecākām sistēmām.
Tradicionālā dokumentu mākslīgā intelekta ieviešana parasti nozīmē veidnes izveidi katram uzņēmuma apstrādātajam dokumentu veidam, kas var aizņemt nedēļas atkarībā no formāta. Kad pārdevējs maina rēķina izkārtojumu, veidne nedarbojas. Attēlus uztveroša dokumentu mākslīgā intelekta sistēma ievērojami samazina šo slogu, jo modelis vispārinās dažādos izkārtojumos bez tiešas programmēšanas, lai gan tā joprojām gūst labumu no precizēšanas konkrētai jomai paredzētos piemēros.
Tradicionālajām sistēmām parasti ir mazāka skaitļošanas jauda, jo tās apstrādā tekstu tikai pēc OCR. Multimodāliem modeļiem ir nepieciešama lielāka GPU atmiņa un apstrādes jauda, jo tie analizē pikseļus un valodu kopā. Tomēr kopējās īpašumtiesību izmaksas bieži vien ir par labu jaunākajai pieejai, jo mazāk tiek tērēts veidņu uzturēšanai un izņēmumu apstrādei.
Ja jūsu organizācija apstrādā tūkstošiem standartizētu veidlapu ar konsekventu izkārtojumu, tradicionālā dokumentu mākslīgā intelekta izmantošana joprojām ir stabila un izmaksu ziņā efektīva izvēle. Taču, ja jūsu dokumentos ir attēli, rokraksts vai neparedzams formatējums, multimodālā dokumentu mākslīgā intelekta izmantošana nodrošina labākus rezultātus ar mazāku manuālu konfigurāciju. Daudzi uzņēmumi tagad izmanto hibrīdus iestatījumus, izmantojot tradicionālās sistēmas tīrai teksta ieguvei un attēlu atpazītus modeļus sarežģītiem gadījumiem.
Tradicionālā dokumentu mākslīgā intelekta un mūsdienu multimodālās sistēmas būtībā ir viens un tas pats, tikai ar atšķirīgu zīmolu.
Tie darbojas principiāli atšķirīgi. Tradicionālās sistēmas balstās uz OCR plus noteikumiem, savukārt multimodālā dokumentu mākslīgais intelekts apstrādā pikseļus un tekstu kopā vienotā modelī. Šī arhitektūras atšķirība rada ļoti atšķirīgas iespējas, īpaši ar vizuāli bagātiem dokumentiem.
Dokumentu mākslīgais intelekts ar attēliem vienmēr sniedz precīzākus rezultātus nekā tradicionālās sistēmas.
Precizitāte ir atkarīga no dokumenta veida. Tīru, standartizētu rēķinu vai līgumu gadījumā tradicionālās uz OCR balstītās sistēmas var sasniegt vai pārsniegt multimodālo precizitāti, vienlaikus darbojoties ātrāk un lētāk. Attēlus uztveroša mākslīgā intelekta priekšrocība vislabāk izpaužas nekārtīgos, nestrukturētos vai vizuāli sarežģītos dokumentos.
OCR vairs nav nepieciešams, tiklīdz ir pieejams multimodāls dokumentu mākslīgais intelekts.
OCR joprojām ir svarīga daudzos, pat multimodālos, cauruļvados. Dažas sistēmas izmanto OCR kā pirmapstrādes soli, lai nodrošinātu teksta marķierus līdzās vizuālajām iezīmēm. Atšķirība ir tāda, ka multimodālie modeļi nav atkarīgi tikai no OCR izvades, kā to dara tradicionālās sistēmas.
Tradicionālā dokumentu mākslīgā intelekta izmantošana ir novecojusi un tiek pakāpeniski pārtraukta visur.
Tradicionālās sistēmas joprojām plaši tiek izmantotas banku, apdrošināšanas un loģistikas nozarēs, kur dokumentu formāti ir stabili un apstrādes apjomi ir milzīgi. Daudzas organizācijas tās izmanto kā uzticamu mugurkaulu, vienlaikus pievienojot multimodālu mākslīgo intelektu sarežģītākiem gadījumiem.
Multimodāls dokuments. Mākslīgais intelekts var perfekti nolasīt jebkuru dokumentu bez apmācības.
Lai gan šie modeļi ir vispārināmi labāk nekā uz noteikumiem balstītas sistēmas, tie joprojām gūst labumu no precizēšanas, strādājot ar konkrētai jomai paredzētiem dokumentiem. Medicīniskajiem ierakstiem, juridiskiem līgumiem un inženiertehniskajiem rasējumiem ir īpatnības, kas uzlabo precizitāti ar mērķtiecīgu apmācību.
Izvēlieties dokumentu mākslīgo intelektu ar attēliem, ja jūsu darbplūsmas ietver vizuāli sarežģītus dokumentus, rokrakstu vai pastāvīgi mainīgus izkārtojumus, kur veidņu uzturēšana kļūst par apgrūtinājumu. Pieturieties pie tradicionālajām dokumentu mākslīgā intelekta sistēmām, ja apstrādājat lielu standartizētu, teksta bagātu dokumentu apjomu un vēlaties pārbaudītu, vieglu risinājumu ar paredzamām izmaksām.
A/B testēšana modeļu apkalpošanā novirza trafiku starp konkurējošām modeļu versijām, lai novērtētu reālo veiktspēju, savukārt viena modeļa ieviešana visiem lietotājiem nosūta vienu modeli. Komandas izvēlas starp tiem, pamatojoties uz riska toleranci, trafika apjomu un statistiskās validācijas nepieciešamību pirms pilnīgas ieviešanas.
A/B testēšana satura izlaidumos ietver variāciju ieviešanu dažādiem auditorijas segmentiem un veiktspējas mērīšanu, savukārt vienreizēji satura izlaidumi vienlaikus nodrošina vienu versiju visiem lietotājiem. Katra pieeja atbilst dažādiem mērķiem, A/B testēšanai dodot priekšroku uz datiem balstītai optimizācijai, bet vienreizējiem izlaidumiem prioritāte ir ātrums un vienkāršība.
Adaptīvā izguve dinamiski pielāgo, kā un kādu informāciju sistēma izgūst, pamatojoties uz vaicājumu, savukārt statiskās izguves cauruļvadi ievēro fiksētus noteikumus neatkarīgi no konteksta. Abas nodrošina modernas mākslīgā intelekta lietojumprogrammas, taču tās ievērojami atšķiras pēc elastības, izmaksām un precizitātes. Izvēle starp tām ir atkarīga no darba slodzes sarežģītības un budžeta.
Šajā detalizētajā salīdzinājumā tiek pētītas adaptīvo intelekta dzinēju arhitektūras atšķirības, darbības ierobežojumi un reālā veiktspēja salīdzinājumā ar fiksētas uzvedības automatizācijas sistēmām. Mēs aplūkojam, kā sistēmas, kas nepārtraukti mācās no jauniem vides datiem, atbilst stingrām, paredzamām, uz noteikumiem balstītām sistēmām.
Aģentu apmācība vidēs ietver mācīšanos, izmantojot reāllaika mijiedarbību ar simulētu vai fizisku vidi, savukārt bezsaistes datu kopu apmācība balstās uz iepriekš apkopotiem datiem bez papildu piekļuves videi. Abas pieejas apmāca mašīnmācīšanās modeļus, taču būtiski atšķiras tas, kā aģenti apkopo pieredzi un uzlabo veiktspēju.
