AI-modelle is geweldig om gedigte te skryf, e-posse te opsom, of te pretensieer om filosoof te wees.Maar kan hulle 'n vervaldatum uit 'n faktuur onttrek? Dit is wat ek wou uitvind. So ek het 5 gewilde AI-modelle - van wolk-API's tot bloeding-edge LLMs - op twee van die mees vervelige en nuttige take in werklike besigheidswerkstrome getoets: (1) faktuur veld ekstraksie en (2) gestruktureerde tabel parsing. Die opstel was eenvoudig: 20 werklike fakture en 20 tabelle wat uit werklike besigheidsdokumente geneem is. Sommige was skoon, die meeste was nie. Ek het gekyk hoe elke model ontbrekende data, inkonsekwente opstellings, OCR-artefakte en geaniseerde strukture hanteer het. Akkuratiteit, spoed, koste en stabiliteit onder die moeilik invoer. Elke model moes 20 fakture en 20 tabelle verwerk en gestruktureerde uitkomste teruggee: totaal, faktuurdata, verkopersnaam, belastingvelde en rigtingsvlakke. Inputs is as eenvoudige OCR-tekst gegee, nie vooraf gemerk of fijn aangepas nie. Die enigste ding wat die modelle moes werk met was die ruwe inhoud, plus 'n prompt. Sommige modelle beïndruk. ander hallusinated totale of geïgnoreer koppe. Wat volg is 'n veldgids na wat elkeen van hierdie modelle eintlik doen en doen - as jy van plan is om hulle in produksie te gebruik, is dit wat jy moet weet. kan Kan nie AWS Textract: vinnig, stabiel, streng deur die boek : Textract het betroubare resultate op fakture-uittreksel gelewer. Dit het 91.3% sonder lyn items en 91.1% met hulle. Performance Dit het standaardvelde goed hanteer—totale, faktuur nommers, datums—en het nie waardes gehaluksineer of struktuur uitgevind nie. As die invoer duidelik was, het dit konsekwent uitgevoer. Op tafels het Textract 'n akkuraatheid van 82,1% bereik, wat die prestasie van GPT-4o oorskry en die Azure 'n bietjie uitskakel. Maar dit het moeilikheid gehad met diep geaniseerde koppe of inkonsistente selaanligging. Wanneer die tabelformatering misluk het, het Textract gedeeltelike of platte outputs teruggegee eerder as om te probeer om bedoeling te interpreteer. Dit het ook lae-resolusie skannings (200-300 DPI) sonder 'n afname in prestasie hanteer, die veld akkuraatheid stabiel hou, selfs wanneer dokumente 'n bietjie vervaag was. Gemiddelde verwerkings tyd: 2,1 sekondes per bladsy, maak dit die vinnigste model geteste met konsekwente akkuraatheid. Speed : Lae. $ 10 per 1000 bladsye met behulp van die AnalyzeExpense eindpunt, soos in die benchmark gerapporteer. Straightforward pryse, geen tokens, geen verrassings. Cost : Textract is gebou vir skaal. Dit is nie kreatief nie, maar dit is presies die punt. Dit sal nie struktuur aflees of aanpas by chaos nie, maar dit sal ook nie onder druk breek nie. Verdict Die beste gebruik in pijpleine waar dokumentformaat beheer word, en jy benodig voorspelbare resultate op spoed. Vir rommelige opstellings of onregelmatige tafels, moet jy elders kyk - maar vir goed gevormde besigheidsdokumente, is dit een van die doeltreffendste gereedskap wat beskikbaar is. Azure Dokumente Intelligensie: skoon uitvoer, beperkte senuwees : Azure het fakture betroubaar hanteer, met 'n akkuraatheid van 85,8% sonder lyn items en 85,7% met hulle. Dit het konsekwent kernvelde - faktuur nommer, datum, totaal - geëxtraheer, maar dit het dikwels rand gevalle soos gesplitste verkopers name of minder algemene etikette gemis. Performance Dit het moeilikheid gehad met multi-woord item beskrywings in faktuur tabelle - soos volle werknemer name of lang diens lyn - wat veroorsaak dat akkuraatheid in sommige gevalle ineenstort. Op tafels het dit 81.5% akkuraatheid bereik, net agter AWS en baie onder Gemini. Dit het goed gedoen op vlakke, gereelde opstellings, lees reëls en kolommen sonder groot foute.Maar dit het gevecht met strukturele kompleksiteit - samesmelting van selle, gestapelde kopieë, of inkonsekwente afstemming het gelei tot valse waardes of verkeerd geklassifiseerde kolommen. : Vinnig. Ongeveer 3,5 sekondes per bladsy gemiddeld. 'N bietjie trager as AWS, maar stabiel en gereed vir produksie. Speed : Ongeveer $ 10 per 1000 bladsye met behulp van die voorgebouwde faktuurmodel. vaste pryse deur middel van Azure se API, geen aanpassing vereis nie. Cost : Azure kry die werk gedoen as die werk duidelik gedefinieer word.Dit is 'n lae-risiko keuse vir gestruktureerde fakture en skoon tabelle, maar dit is nie die model wat jy roep wanneer die opstelling moeilik word nie. Verdict Dit is betroubaar, maar dit stoot nie grense nie - en dit sal nie ophou met modelle wat dit doen nie. Google Document AI: Groot wanneer dit maklik is, verlore wanneer dit nie is nie : Op fakture het Google ongelyk prestasie getoon. Dit het 'n akkuraatheid van 83,8% bereik sonder lyn items, maar het tot 68,1% gedaal wanneer tabelle ingesluit is Performance Dit hanteer standaardvelde soos faktuur nommer en datum, maar dikwels verkeerde belastingvelde, dubbel totale, of ignoreer lynvlak data. Google het 'n akkuraatheid van 38.5% gekry - gekoppel aan GPT-4o vir die laagste resultaat in die benchmark. Dit het skoon, roosteragtige tafels redelik goed bestuur, maar konsekwent misluk op werklike gevalle met samesmelting van koppe, leë reëls, of strukturele onregelmatighede. selverhoudings gebreek, kolometikette is verlore, en die finale uitvoer het dikwels 'n bruikbare struktuur ontbreek. Dit het ook lyn items as ongestruktureerde reëls van teks eerder as behoorlik gesegmenteerde velde teruggekeer. Ongeveer 5,1 sekondes per bladsy, stadiger as Azure en AWS, maar nie dramaties nie. Speed : Ongeveer $ 10-12 per 1000 bladsye, afhangende van die konfigurasie en streek. Pryse is API-gebaseer en voorspelbaar, maar moeiliker om te regverdig by die huidige akkuraatheidsniveaus. Cost Google Dokumente AI werk wanneer dokumente skoon, voorspelbaar en strak gestruktureer is. Verdict: Die oomblik layout kompleksiteit verhoog, akkuraatheid val moeilik. Dit is nie geskik vir kritieke ekstraksie take wat behels dinamiese formate of gelaai tabelle. Die beste gebruik in beheerde interne werkstrome waar invoervariabiliteit minimaal is en verwagtinge beskeie is. GPT-4o: slim, presies, sensitief vir invoer : GPT-4o hanteer goed fakture-uittreksel. Dit het 'n akkuraatheid van 90.8% bereik sonder lyn items en 86.5% met hulle met behulp van OCR-gebaseerde invoer. Performance By die werk met dokumentafbeeldings het die punte konsekwent gebly: 88.3% en 89.2%, respectievelik. Dit was ook goed om die regte waarde te kies wanneer verskeie soortgelyke op die bladsy verskyn het. Dit het dokumente met lae-resolusie hanteer sonder groot verlies in akkuraatheid, maar dit lees soms verkeerd puntuasie—kommas laat val of decimale punte in numeriese velde misplaas. GPT-4o het slegs 38,5% akkuraatheid gekry - die laagste resultaat onder alle modelle in die benchmark. Terwyl dit die basiese struktuur in eenvoudige gevalle gevolg het, het dit afgebreek op samesmelting van koppe, ingebed reëls en onvolledige opstellings. Kolomverhoudings is dikwels verkeerd gelees, en selwaardes het verkeerd geplaas of heeltemal verlaat. Dit lyk soos 'n teksmodel wat probeer om sy pad deur 'n visuele probleem te oorweeg - en ontbreek sleutel wenke. : Ongeveer 17-20 sekondes per bladsy met OCR-tekstinvoer. Met beeldinvoer word latensie sterk verhoog - dikwels 30 sekondes of meer, afhangende van die spoedgrootte en stelsellading. Speed Ongeveer $ 5-6 per 1000 bladsye met behulp van GPT-4-turbo (tekst invoer). Beeldgebaseerde invoer via visie API kan dit verdubbel, afhangende van prompt lengte en token gebruik. Cost GPT-4o doen goed op fakture en verstaan gestruktureerde teks met nuansie en buigsaamheid.Maar op visueel komplekse tafels sukkel dit om struktuur te handhaaf of konsekwente outputs te produseer. Verdict: As u met dokumente werk waar die opstelling belangrik is - en akkuraatheid kan nie onder 40% swaai nie - moet u elders kyk. Gebruik dit wanneer jy die invoerformaat beheer of prioriteit gee aan intelligensie op faktuurvlak oor dokumentablysing. Gemini 1.5 Pro: stil oorheersend : Gemini het rekeninge met stabiele akkuraatheid gehandhaaf. Dit het 'n akkuraatheid van 90.0% sonder lyn items en 90.2% met hulle. Performance Dit het konsekwent getalle, datums, faktuur nommers en verskaffersnamen getrek – selfs wanneer die formaat verander het of velde nie net so goed gemerk is nie. Foute was gering: dubbele waardes, verkeerde belastingvelde, die af en toe ekstra simbool. Op die tafels het Gemini elke ander model oortref. Dit het 94,2% akkuraatheid bereik, wat die benchmark lei. AWS en Azure volg op 82,1% en 81.5%, terwyl GPT-4o ver agtergekom het op 38,5%. Gemini het verskeie vlakke header, samesmelting selle en ongelyk reeks strukture met minder foute en beter struktuur begrip. : konsekwent vinnig. 3–4 sekondes per bladsy gemiddeld. vinniger as GPT-4o, 'n bietjie agter AWS, sonder onvoorspelbare vertragings. Speed : Geskat $ 4-5 per 1000 bladsye met behulp van die Gemini API in die eksperimentele modus met slegs teks. Cost : Gemini lewer hoë akkuraatheid oor beide fakture en tafels sonder om visie-invoer of komplekse instelling te benodig. Verdict Die beste gebruik wanneer jy produksie-grade resultate van inkonsekwente dokumente wil hê en die invoerformaat kan beheer. Betroubaar onder druk - geen drama nie, net output. Resultate Vijf modelle. dieselfde take. dieselfde dokumente. baie verskillende resultate. Gemini was die beste all-around - vinnig, akkuraat en skerp op struktuur. GPT-4o naald rekeninge, verstik op tafels. AWS Textract was vinnig, rigid en moeilik om te breek. Azure het die basiese reg gehad, maar niks meer nie. Google het geveg met alles wat nie skoon en gelabeld was nie. Geen model het alles hanteer nie. 'n Paar hanteer genoeg. As jy met AI bou, probeer eers - of beplan om later skoon te maak.
