LLM が OCR とドキュメント解析に失敗する理由

LLM が不正確な OCR 結果を生成するのはなぜですか?

LLM は確率に基づいてテキストを生成するように設計されているため、幻覚が発生しやすく、ソース ドキュメントには存在しなかったコンテンツが作成されます。 これは OCR を実行するときに重大な問題であり、小さなエラーでもデータが失われたり、誤って解釈されたりする可能性があるからです。 結果の信頼度スコアを使用して精度を検証する専用のソリューションとは異なり、LLM には信頼性の高いテキスト抽出に必要な精度が欠けています。

財務文書や身分証明書を扱う場合、正確さが最も重要です。 請求書やMICR 小切手内の 1 文字でも読み間違えると、重大な財務上の不一致が生じる可能性があります。

LLM はドキュメント構造にどのように苦労するのでしょうか?

専用の OCR ツールとは異なり、LLM はドキュメントから構造化されたデータを抽出するのが困難なため、請求書、フォーム、その他の構造化されたドキュメントを正確に解析するのには適していません。 特殊な OCR ソリューションは、表抽出や領域固有の OCRなどの機能を提供し、ドキュメントの特定の領域からデータを正確に抽出できます。 LLM は、特に複数列のレイアウトや複雑なフォームを扱う場合には、ドキュメント構造を確実に識別して維持することができません。

LLM OCR の計算コストが高くなる理由は何ですか?

LLM を使用して OCR を実行するには、意味のある出力を生成する前にモデルが大量のテキスト データを処理する必要があるため、通常、かなりの計算リソースが必要になります。 その結果、最適化された OCR ソリューションと比較してコストが高くなり、パフォーマンスが低下します。 対照的に、専用の OCR ライブラリは、効率的な処理のために高速な構成オプションと マルチスレッド サポートを提供します。

数千ものドキュメントを処理するエンタープライズアプリケーションでは、LLMの計算オーバーヘッドが許容範囲を超えてしまいます。IronOCRのようなソリューションは、非同期処理とアボートトークンを活用して、より優れたリソース管理を実現します。

さまざまなドキュメント タイプで LLM が失敗するのはいつですか?

LLM は単純なテキスト ドキュメントでは適切に機能しますが、スキャンされた PDF、手書きのテキスト、または複雑な書式のドキュメントではうまく機能しないことがよくあります。 パフォーマンスはドキュメントの種類によって大きく異なるため、エンタープライズ アプリケーションでは信頼性が低くなります。 特殊な OCR ツールは、次のようなさまざまなドキュメント タイプの処理に優れています。

-手書き画像 -ナンバープレート -パスポート -スクリーンショット -複数ページのTIFFファイル

AI OCR出力を制御できないのはなぜですか?

AI モデルは、事前に決定された処理パイプラインを持つブラック ボックスとして動作するため、ユーザーは特定のドキュメント タイプや品質要件に合わせてパラメータを調整することができません。 対照的に、専用の OCR ソリューションは、幅広いカスタマイズ オプションを提供します。

• 解像度を最適化するための画像DPI設定
• コントラストを向上させるための色補正フィルター
• 自動回転のための方向検出
• よりクリーンな抽出のためのノイズ低減フィルター

AI ベースの OCR にはどのようなプライバシーリスクがありますか?

外部の AI サービスにドキュメントをアップロードすると、機密データがインターネット経由で移動し、サードパーティのサーバーに保存される可能性があり、潜在的なセキュリティの脆弱性が生じる可能性があります。 パスポート、財務諸表、 MICR 小切手などを処理する場合、データのプライバシーは非常に重要です。 ローカル OCR ソリューションにより、データを完全に制御できます。

AI OCR は統合オプションをどのように制限しますか?

AI チャットボットは構造化データではなく会話形式でテキストを提供するため、結果を自動化されたワークフローや既存のアプリケーションに統合することが困難です。 プロフェッショナル OCR ツールは複数の出力形式を提供します。

-検索可能なPDF

• hOCR HTMLエクスポート -構造化データ出力 -ストリーム処理

IronOCR はどのようにして LLM よりも高い精度を実現するのでしょうか?

IronOCR は、画像や PDF からテキストを正確に抽出するために最適化されています。 LLM とは異なり、幻覚的なテキストを生成するのではなく、ドキュメント内に存在する内容を正確に抽出します。 ライブラリは、高度なコンピューター ビジョン機能を備えたTesseract 5を使用して、正確な結果を保証します。 さらに、IronOCR は抽出された各要素に対して信頼スコアを提供するため、開発者はプログラムで結果を検証できます。

なぜ IronOCR はビジネス文書に適しているのでしょうか?

IronOCR は、請求書、契約書、フォームなどの構造化されたドキュメントを正確に処理できるため、正確なデータ抽出を必要とする企業に最適です。 ライブラリには、次の特殊なメソッドが含まれています。

-文書内の表の読み取り -特定の地域からデータを抽出する -複数ページの文書の処理 -さまざまなバーコード形式に対応

IronOCR がよりコスト効率に優れている理由は何ですか?

かなりの計算能力を必要とする LLM ベースの OCR とは異なり、IronOCR は軽量で速度が最適化されています。 これにより、高価なクラウドベースのモデルを必要としない、コスト効率の高いソリューションが実現します。 図書館では以下を提供しています:

-高速OCR設定 -マルチスレッドサポート

• APIコストなしのローカル処理 -ワンラインOCR実装

IronOCR は品質の悪いスキャンをどのように処理しますか?

IronOCR にはノイズ低減機能と画像強化機能が組み込まれており、ノイズの多い、解像度の低い、または歪んだスキャンから LLM よりも効果的にテキストを抽出できます。 ライブラリの機能:

-画像最適化フィルター -画像の向きを修正

• DPI強化 -色補正
• 自動最適化のためのフィルターウィザード

IronOCR の主な機能は何ですか?

IronOCR は、業界をリードする OCR ソリューションとなるさまざまな機能を提供します。

-多言語サポート： 125の国際言語のテキストを認識 -高度なドキュメント機能:パスポートやナンバープレートを処理

• PDFおよび画像OCR : PDF 、TIFF、JPEG、その他の形式で動作します -検索可能なPDF : 文書を検索可能なPDFに変換します -バーコード認識: 20種類以上のバーコード形式を検出

IronOCR はどのようなドキュメントタイプをサポートしていますか?

IronOCR は、PDF、画像 (JPEG、PNG、TIFF)、パスポートやナンバープレートなどの特殊な文書を含むさまざまなドキュメント形式を処理します。 ライブラリは以下もサポートします:

• System.Drawing オブジェクト -ストリーム処理 -マルチフレームTIFFおよびGIF -写真OCR

IronOCR はどのようにして多言語認識を可能にするのでしょうか?

IronOCR は 125 を超える言語をサポートし、単一のドキュメント内で複数の言語を検出できるため、国際的なアプリケーションに最適です。 ライブラリでは次のことが可能です。

-カスタム言語ファイルの使用

• 1つのドキュメントに複数の言語 -カスタムフォントのトレーニング

IronOCR はどのようにして画像からテキストを抽出するのでしょうか?

using IronOcr;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Specify the path to the image file
        string imagePath = "example.png";

        // Initialize the IronTesseract OCR engine
        var Ocr = new IronTesseract();

        // Create an OCR image input from the specified image path
        using var imageInput = new OcrInput(imagePath);

        // Perform OCR to read text from the image input
        OcrResult result = Ocr.Read(imageInput);

        // Output the recognized text to the console
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}

using IronOcr;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Specify the path to the image file
        string imagePath = "example.png";

        // Initialize the IronTesseract OCR engine
        var Ocr = new IronTesseract();

        // Create an OCR image input from the specified image path
        using var imageInput = new OcrInput(imagePath);

        // Perform OCR to read text from the image input
        OcrResult result = Ocr.Read(imageInput);

        // Output the recognized text to the console
        Console.WriteLine(result.Text);
    }
}

OCR タスクに LLM を使用すると何が起こりますか?

この例では、以下の手順に従って、Google の LLM である Gemini を使用して同じ画像に対して OCR を実行しました。

Google GeminiでOCRを実行する手順

開発者にとって IronOCR がより実用的なのはなぜですか?

AI を活用した OCR の大きな制限の 1 つは、抽出されたテキストが単純にメッセージ内に表示されるため、それ以上の処理に使用するのが難しいことです。 IronOCR を使用すると、抽出されたテキストを .NET アプリケーションで直接使用して、自動化、検索インデックス作成、データ処理などに使用できます。 ライブラリでは以下を提供します:

• 詳細なメタデータを含む構造化された結果オブジェクト
• 検索可能なPDFを含むさまざまな形式にエクスポート
• デバッグ用の画像エクスポート機能 -デバッグ用にテキストを強調表示する

これにより、開発者は AI チャットボットからテキストを手動でコピーして貼り付けることなく、OCR の結果をワークフローにシームレスに統合できます。

Google Cloud Vision API ではなく IronOCR を選択する理由

IronOCR は、Google Cloud Vision API と比較して、いくつかの理由から .NET 開発者に優れたエクスペリエンスを提供します。

1.外部API呼び出しなし
Google Cloud Vision にはインターネット アクセスと認証が必要です。 IronOCR はローカルで実行されるため、遅延、セキュリティ上の懸念、サービス依存性が排除されます。

2.より簡単なセットアップ
Google Cloud Vision には認証情報と API キーの管理が必要です。 IronOCR は、シンプルなNuGet パッケージのインストールで動作します。

3. .NETとの統合強化
   IronOCR は .NET 専用に構築されており、すべてのプラットフォーム間でシームレスな統合を実現します。

4. OCR処理のより詳細な制御
   IronOCR では、フィルターと構成を通じて広範なカスタマイズが可能です。 Google Cloud Vision はブラックボックス ソリューションです。

5.オンプレミスでの使用コストの削減
Google Cloud Visionはリクエストごとに課金されます。IronOCRはワンタイムライセンスで、大規模なアプリケーションではより費用対効果の高い選択肢となります。

クラウド サービスよりもローカル OCR を使用する必要があるのはどのような場合ですか?

IronOCR のようなローカル OCR ソリューションは、データのプライバシー、オフライン機能、またはリクエストごとの価格設定なしで予測可能なコストが必要な場合に最適です。 特に以下の場合に価値があります:

• 機密性の高い財務文書の処理 -身分証明書の取り扱い -大量バッチ処理
• MAUIアプリケーション

IronOCR が提供するセキュリティ上の利点は何ですか?

OCR をローカルで実行すると、機密文書がインフラストラクチャから外に出ることがなくなり、データ保護規制への準拠が保証され、サードパーティによるアクセスのリスクが排除されます。 IronOCR は以下を提供します:

• 完全なデータ分離
• インターネットに依存しない -セキュリティCVE監視
• エンタープライズグレードのライセンスオプション