Rules vs. LLM: B2B-Dokumentenextraktion im direkten Vergleich
Der Artikel auf Towards Data Science beschreibt einen direkten Hands-on-Vergleich zweier Ansätze zur automatisierten Extraktion von Daten aus B2B-Bestelldokumenten. Der regelbasierte Ansatz setzt auf pytesseract als OCR-Engine kombiniert mit klassischer Textverarbeitung, während der LLM-basierte Ansatz Ollama als lokale Inference-Laufzeit mit LLaMA 3 als Basismodell nutzt. Beide Implementierungen wurden anhand desselben realistischen Bestell-Szenarios gebaut und verglichen. Der Artikel beleuchtet praktische Aspekte wie Implementierungsaufwand, Robustheit gegenüber variierenden Dokumentlayouts sowie die jeweiligen Stärken und Schwächen beider Paradigmen. Besonders relevant für Teams, die in der Prozessautomatisierung zwischen wartungsarmen Regelwerken und flexibleren, aber ressourcenintensiveren LLM-Pipelines abwägen müssen.
- Regelbasierter Ansatz nutzt pytesseract als OCR-Komponente für die PDF-Verarbeitung.
- LLM-Ansatz setzt auf Ollama als lokale Laufzeitumgebung mit LLaMA 3 als Modell.
- Grundlage des Vergleichs ist ein realistisches B2B-Bestellszenario.
- Artikel erschien auf Towards Data Science als praktischer Erfahrungsbericht.
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