OCR (Optical Character Recognition) har eksisteret i årtier. Men i de seneste år har multi-modale LLM'er fuldstændigt ændret, hvad der er muligt. Her er hvorfor det betyder noget.
OCR Før Multi-Modale LLM'er
Traditionelle OCR-værktøjer som Tesseract, ABBYY og Google Vision API fungerer ved at genkende tegnmønstre. De scanner et billede, identificerer former der ligner bogstaver, og outputter tekst. Denne tilgang er blevet forfinet over årtier og fungerer godt for rene, velstrukturerede dokumenter.
Hvordan Traditionel OCR Fungerer
- •Billedforbehandling (støjreduktion, binarisering, skævhedskorrektion)
- •Tekstdetektion for at finde områder med tegn
- •Tegnsegmentering for at isolere individuelle bogstaver
- •Mønstermatchning mod kendte tegnformer
- •Efterbehandling med ordbøger for at rette fejl
Begrænsningerne
- •Har svært ved håndskrift, usædvanlige skrifttyper eller dårlig billedkvalitet
- •Ingen forståelse af dokumentstruktur eller kontekst
- •Kan ikke skelne mellem en total og en subtotal
- •Tabeller kommer ofte ud som rodet tekst
- •Kræver omfattende forbehandling for hver dokumenttype
OCR Efter Multi-Modale LLM'er
Multi-modale LLM'er som GPT-4 Vision og Claude ser ikke bare tegn - de forstår dokumenter. De ved, at et tal i bunden af en faktura sandsynligvis er totalen. De genkender, at en krøllet kvittering fra en thailandsk restaurant indeholder linjeemner, selvom teksten er falmet eller delvist skjult.
Traditionel OCR vs LLM-Drevet OCR
| Aspekt | Traditionel OCR | LLM-Drevet OCR |
|---|---|---|
| Tegngenkendelse | Mønstermatchning | Kontekstuel forståelse |
| Dokumentstruktur | Ingen (rå tekstoutput) | Forstår tabeller, overskrifter, sektioner |
| Håndskrift | Dårlig | God |
| Beskadigede dokumenter | Fejler ofte | Kan udlede manglende information |
| Dataudtrækning | Kræver separat parsing | Indbygget feltidentifikation |
| Flersproget | Kræver sprogpakker | Naturlig flersproget support |
| Behandlingsomkostning | Meget billig | Højere per dokument |
| Opsætningskompleksitet | Betydelig | Minimal |
“Den vigtigste forskel er ikke bare nøjagtighed - det er forståelse. LLM'er kan svare på "Hvad er totalen på denne kvittering?" uden at du skal skrive regler for, hvor totalen muligvis kan være.”
Hvad Kan OCR Ellers Bruges Til?
Udover finansielle dokumenter driver OCR utallige applikationer på tværs af brancher. Den teknologi, der læser dine kvitteringer, er den samme teknologi, der transformerer, hvordan vi interagerer med den fysiske verden.
Sundhed
- →Digitalisering af patientjournaler
- →Behandling af recepter
- →Automatisering af medicinske formularer
Jura
- →Kontraktanalyse
- →Behandling af opdagelsesdokumenter
- →Digitalisering af retsdokumenter
Logistik
- →Scanning af forsendelseslabels
- →Lageropgørelse
- →Tolddokumentation
Tilgængelighed
- →Skærmlæsere for blinde
- →Realtidsoversættelse af skilte
- →Tekst-til-tale fra billeder
Arkivering
- →Digitalisering af historiske dokumenter
- →Bibliotekskatalogsystemer
- →Museumssamlinger
Biler
- →Nummerpladegenenkendelse
- →Læsning af vejskilte
- →Parkeringssystemer
Hvorfor Dette Betyder Noget
Her er hvad der begejstrer mig ved dokument-OCR: det automatiserer det arbejde, ingen vil lave. Drønearbejdet. Den sjæleknusende dataindtastning, der får dig til at sætte spørgsmålstegn ved dine livsvalg.
Generobre Din Tid
Den stak kvitteringer fra din forretningsrejse? Bunken af fakturaer, der skal ind i dit regnskabsprogram? Kontoudtogene, du afstemmer? Hver enkelt repræsenterer minutter af manuel indtastning. Minutter, der lægger sig sammen til timer. Timer, du kunne bruge på bogstaveligt talt hvad som helst andet.
Registrer Udgifter Hvor Som Helst
Du er på en restaurant i Tokyo. Kvitteringen er på japansk. Du tager et billede, og det er allerede i dit udgiftsregneark, før du har drukket din kaffe færdig. Slut med at proppe krøllede papirer i pungen og håbe, du husker at håndtere det "senere."
Reducer Fejl
Mennesker laver fejl, når de taster tal. Vi bytter om på cifre. Vi glemmer decimaler. Vi bliver trætte. AI bliver ikke træt klokken 23 en fredag aften, når du prøver at lukke regnskabet.
Fokuser på Det, Der Betyder Noget
Når du ikke bruger timer på dataindtastning, kan du faktisk analysere dine data. Spotte tendenser. Træffe beslutninger. Drive din virksomhed i stedet for at fodre dokumenter ind i den.
De bedste værktøjer er dem, der forsvinder. Du burde ikke behøve at tænke over, hvordan data kommer fra et stykke papir ind i dit regneark. Du burde bare kunne tage et billede og komme videre med din dag. Det er, hvad moderne OCR gør muligt.
—Julius