Bei der Wahl einer geeigneten Technologie zur Texterkennung (Optical Character Recognition, OCR) müssen Entwickler eine Menge beachten. Da es OCR-Lösungen schon seit Jahrzehnten gibt, ist man versucht zu glauben, dass sie standardisiert sind und dass daher jede von ihnen gleichermaßen geeignet ist. Das könnte allerdings nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein: Nicht alle OCR-Lösungen sind gleich, und die Wahl der richtigen Lösung für einen bestimmten Zweck kann schwierig sein. Von der Art der Modelle über das KI-Angebot bis hin zur Preisgestaltung und der Unterstützung durch die Community spielen viele Faktoren eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der besten Lösung für Ihr Projekt. Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Punkte, die es zu beachten gilt, einschließlich Überlegungen zu Open-Source-Modellen, Einschränkungen von LLMs und Preisgestaltung.
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Open-Source-Modelle: Kostengünstig, aber weniger genau
Open-Source-OCR-Modelle wie Tesseract und PaddleOCR sind bei Entwicklern aufgrund ihrer Zugänglichkeit und Kosteneffizienz sehr beliebt. Sie haben jedoch gewisse Einschränkungen:
- Genauigkeit: Open-Source-Modelle sind oft weniger genau als kommerzielle Engines. Sie haben Probleme mit Handschrift, rotiertem Text und Bildern in schlechter Qualität.
- Unterstützung komplexer Dokumente: Diese Modelle können komplexe Dokumente, Tabellen und Diagramme nicht effektiv verarbeiten.
- Ständige Optimierung: Verbesserungen an Open-Source-Softwaremodellen (OSS) sind der Laune der Community überlassen. Maintainer kommen und gehen, und ihre Prioritäten weichen oft von den Anforderungen Ihres Projekts ab. Unternehmen mit geschützten Technologien sichern sich einen Vorsprung durch kontinuierliche Optimierung, die auf jahrelanger praktischer Erfahrung und verfeinerter Technologie beruht.
Open-Source-OCR-Modelle eignen sich vielleicht für Konzeptnachweise (POCs) oder die Verarbeitung einfacher Dokumente, aber wenn es auf hohe Qualität und zuverlässige Genauigkeit ankommt, sind sie unbrauchbar.
Können LLMs OCR ersetzen? So schnell sicher nicht.
LLMs wie GPT-4.5 und andere universelle KI-Modelle werden zunehmend für die Dokumentenverarbeitung eingesetzt. Die Möglichkeit, ihre OCR-Skills durch Hochladen eines Dokuments über eine Web-UI oder einen Chatbot zu testen, ist zunächst einmal überzeugend. Doch es gibt auch Herausforderungen:
- Halluzinationen: LLMs lassen oft große Teile des Textes aus, halluzinieren den Inhalt und geben keine Textkoordinaten aus.
- Inkonsistenzen: Das Ergebnis weist Abweichungen in Formatierung und Tabellenextraktion auf, was LLMs zu einer weniger zuverlässigen Lösung für robuste OCR-Aufgaben macht. Auch die Ergebnisse selbst sind nicht konsistent, das bedeutet, Sie können ein und dasselbe Dokument zehnmal bearbeiten und erhalten zehn verschiedene Ergebnisse.
- Geschwindigkeit und Kosten: Die LLM-basierte Extraktion kann aufgrund des hohen Rechenaufwands langsam und teuer sein.
Die Unvorhersehbarkeit der Ungenauigkeiten von Large Language Models (LLMs) behindert die Automatisierung von Geschäftsprozessen. Dies bedeutet für den Entwickler eine erhebliche Belastung, denn die Erfassung von Fehlern und Code-Ausnahmen gleicht einem niemals endenden Spiel, das immer wieder von Neuem beginnt. In der Folge müssten die Nutzer bei übersehenen Problemen auf manuelle Korrekturen zurückgreifen. Dadurch wird der Sinn einer Einführung von OCR-Lösungen von vornherein zunichtegemacht.
Preisgestaltung: Günstig kann Sie letztendlich mehr kosten
Der Preis ist ein entscheidender Faktor bei der Auswahl einer OCR-Lösung, aber es geht nicht nur um die Kosten.
- Unterstützung und Zuverlässigkeit: Ein wesentlicher Vorteil einer kostenpflichtigen Lösung, insbesondere wenn geschäftskritische Prozesse davon abhängen, ist der sofortige Zugriff auf Support, Beratung und die Service Level Agreements (SLAs).
- Kosteneffizienz: Suchen Sie nach Lösungen, die ein kostengünstiges, verbrauchsorientiertes Preismodell (Pay-as-You-Go) bieten und skalierbare Lösungen ohne unerwartete Kosten gewährleisten.
- Kostenlose Testversionen und Freemium-Modelle: Viele kommerzielle OCR-Lösungen bieten kostenlose Testversionen oder Freemium-Modelle an, sodass Entwickler die Funktionen testen können, bevor sie sich festlegen.
- Funktionsvergleiche: Viele Lösungen, insbesondere die von Hyperscalern wie Microsoft oder AWS, erscheinen auf den ersten Blick günstig, weil sie ihre OCR-Funktionen quasi „à la carte“ anbieten, soll heißen: Nutzer zahlen nur für die tatsächlich genutzten Funktionen. Im Vergleich zu einem All-inclusive-Preismodell wird das natürlich billiger erscheinen! Prüfen Sie alle Preisinformationen sorgfältig.
Bei der Bewertung von OCR-Lösungen sollten Sie sich für solche entscheiden, die angemessene Testzeiträume, ausreichende Dokumentverarbeitungskapazitäten und ein verbrauchsorientiertes Preismodell bieten.
Support für Entwickler und Community
Ein gutes Produkt allein reicht nicht aus. Umfassender Support und eine aktive Community sind unerlässlich.
- Dokumentation und SDKs: Stellen Sie sicher, dass die OCR-Lösung eine ausführliche Dokumentation, SDKs und Sandbox-Umgebungen bereitstellt, um die Integration zu rationalisieren und Lösungen zu optimieren.
- Engagierte Community: Die OCR-Lösung sollte eine aktive und entgegenkommende Entwicklergemeinschaft haben, an die man sich bei Bedarf wenden kann. Idealerweise werden Sie ermutigt, Ideen auszutauschen, sich von Experten beraten zu lassen und Ihre OCR-Implementierungen zu verbessern.
Die OCR-Welt ist komplexer als sie auf den ersten Blick erscheint. Das ist alles kein Problem, bis Sie in der Praxis Genauigkeit, Zuverlässigkeit und robuste Funktionen benötigen. Um den Projekterfolg zu gewährleisten, sollten Sie sich für ein starkes Unternehmen und eine Lösung mit gutem Community-Support entscheiden.
Einführung der speziell von ABBYY entwickelten Document OCR API für Entwickler (in Kürze)
Bei der Wahl der richtigen OCR-Lösung gilt es, die oben genannten Faktoren gegeneinander abzuwägen, sodass Ihre spezifischen Anforderungen erfüllt werden. Wenn Ihr Projekt geschäftskritisch ist, dann ist die neue Document AI-Plattform von ABBYY einen genaueren Blick wert.
Die neue Document AI API von ABBYY ist ein entwicklerfreundlicher, speziell entwickelter OCR-Service, der für die nahtlose Integration in KI-gestützte Workflows zur Automatisierung von Geschäftsprozessen entwickelt wurde. Sie konvertiert unstrukturierte Geschäftsdokumente effizient in strukturierte JSON-Dateien mit außergewöhnlicher Genauigkeit und Zuverlässigkeit und rüstet Ihre Geschäftslösungen und -anwendungen für den Erfolg.
