Comparison Analysis: agentic document extraction与gpt-4o的5大优势与应用场景
GPT-4o vs. Agentic Document Extraction: 全面分析 🔬
简介
处理文档——无论是 PDF、表单还是扫描文件——对于现代 AI 应用来说是一项重要但具有挑战性的任务。传统的光学字符识别 (OCR) 长期以来一直是提取文本的默认解决方案，但它经常难以处理复杂的文档结构，如复选框、表格和流程图。
人工智能领域杰出人物 Andrew Ng 最近推出了 Agentic Document Extraction，并将其誉为文档处理方面的一项重大进步。他强调了其解读 PDF 的能力，超越了单纯的文本提取，重点关注布局和图表等视觉元素。然而，考虑到已经有 GPT-4o 等现有工具，评估 Agentic Document Extraction 与这些先进模型的对比至关重要。
在本文中，我将分析 Agentic Document Extraction 与 GPT-4o 的能力，重点介绍它们的优势、劣势和实际用例。让我们来做一个并排比较。
传统 OCR vs. Agentic Document Extraction
为什么 OCR 达不到要求
传统的 OCR 工具仅侧重于 文本提取，忽略了文档的空间关系和视觉背景。虽然 OCR 可以捕获印刷文字，但它经常 遗漏：
- 复选框和表单字段
- 流程图和图表
- 结构复杂的表格
- 传达关键信息的嵌入式视觉元素
对于那些需要更深入地理解文档结构的应用（例如医疗表格、研究论文或财务报告），仅靠 OCR 是不够的。
Agentic Document Extraction 的前景
Agentic Document Extraction 旨在通过将文档视为一个 视觉实体 而不仅仅是基于文本的文件来 克服 OCR 的局限性。
它可以：
- 检测输入字段、表格和复选框
- 从流程图和图表中提取细节
- 理解 结构化数据 并保留关系
- 为提取的内容提供 视觉基础（突出显示数据的来源）
听起来很有希望，对吧？但它是否符合其主张？让我们来一探究竟。
Agentic Document Extraction vs. GPT-4o：并排比较
为了测试这些工具，我使用真实的文档样本评估了它们的回应。以下是详细的比较：
1. 非结构化数据 PDF：参考文档 here
Agentic Document Extraction 结果
2. 样本收据文档：参考文档 here
Agentic Document Extraction 结果
3. 文档 OCR：参考文档 here
Agentic Document Extraction 结果
ChatGPT-4o 结果
4. 图形数据分析：参考文档 here
Agentic Document Extraction 结果
ChatGPT-4o 结果
5. 复选框提取：参考文档 here
Agentic Document Extraction 结果
Agentic Document Extraction vs. GPT-4o：比较总结
从这次比较中可以看出，GPT-4o 在几乎所有方面都明显优于 Agentic Document Extraction，尤其是在对文档元素进行推理而不是仅仅提取数据时。
此外，Agentic Document Extraction 无法处理超过 2 页的文档 是一个主要的缺点，这使得它 不适合大规模的企业用例。
主要发现和实际应用
1. 准确性在文档处理中至关重要
从结构化文档（如财务报告、医疗记录或服务收据）中提取数据时，准确性至关重要。一个提取 80% 正确信息但遗漏 关键上下文 的工具可能很危险——尤其是在财务、医疗保健或法律等领域。
📌 GPT-4o 在识别复杂表格、财务文件和医疗报告中的关系方面始终优于 Agentic Document Extraction。
📌 Agentic Document Extraction 无法回答基本的用户查询，经常返回不完整或不正确的信息。
2. 理解视觉元素至关重要
与传统的 OCR 不同，GPT-4o 将图像、表格和流程图作为一个整体来理解，而不是将它们视为孤立的文本片段。
例如：
- 在 医疗表格 中，GPT-4o 正确地 识别出 表明患者症状的复选框，如高血压和过敏，而 Agentic Document Extraction 将它们错误地分类为纯文本。
- 在 财务报告 中，GPT-4o 准确地从图表中提取了 股票价格，而 Agentic Document Extraction 忽略了图形表示。
- 在 服务收据 中，GPT-4o 成功地提取并 计算了支付的总金额，而 Agentic Document Extraction 难以进行结构化计算。
📌 GPT-4o 处理复杂文档布局（包括手写笔记和仪表板分析）的能力使其成为实际应用中更好的选择。
3. 回答用户查询是游戏规则改变者
Agentic Document Extraction 的最大失败之一是它无法根据文档内容回答用户的直接查询。相比之下，GPT-4o 不仅提取数据，还能对其进行推理。
📌 GPT-4o 准确地回答了与发票、收据、医疗报告和财务仪表盘相关的查询，而 Agentic Document Extraction 却难以提供结构化的响应。
想象一下，您上传了一张发票并提问：👉 “总金额是多少？”
- Agentic Document Extraction：提取原始文本，但难以识别和总结相关数据。
- GPT-4o：读取发票，识别相关部分，并正确提供总金额。
这种能力使得 GPT-4o 对于需要即时、可操作见解而不是原始文本转储的业务应用来说，更有用。
结论：您应该使用哪一个？
虽然 Agentic Document Extraction 是一个有趣的概念，但在实践中，与 GPT-4o 相比，它却差强人意。
在我的测试中，我发现该工具 幼稚且非常基础，无法有效地回答简单的用户查询。相比之下，GPT-4o 模型在准确性和推理方面明显优于 Agentic Document Extraction。
此外，Agentic Document Extraction 存在一个关键的限制——它只能处理最多 2 页的文件，这使得它不适合大规模的文档处理需求。
最终裁决：
✅ 如果您需要，请使用 GPT-4o：
- 文本和视觉数据提取的高精度
- 对文档元素的高级推理
- 基于查询的文档理解
- 在实际应用中的可靠性能
❌ 如果您需要，请避免 Agentic Document Extraction：
- 深入理解表格、表单和流程图
- 对基于文档的查询的可靠答案
- 在业务或财务环境中的高精度
- 处理超过 2 页的文档
🚀 最终想法：如果您正在构建一个文档处理系统，GPT-4o 目前是更好的选择。
