Einleitung
Künstliche Intelligenz (KI) verändert, wie Unternehmen mit Dokumenten arbeiten. Besonders große Sprachmodelle (LLMs) helfen dabei, Texte zu verstehen und Fragen zu beantworten. Viele glauben, dass das beste LLM-Modell die besten Ergebnisse liefert. Doch in Wirklichkeit ist etwas anderes viel wichtiger: die richtige Aufbereitung der Daten.
Die Herausforderung unstrukturierter Daten
Rund 80 % aller Daten weltweit sind unstrukturiert. Dazu gehören Word-Dokumente, Excel-Tabellen, PDFs und Bilder. Während sich Word- und Excel-Dateien relativ einfach für ein LLM aufbereiten lassen, sind PDFs und Bilder eine viel größere Herausforderung. Das liegt daran, dass sie oft keine klare Struktur haben und die wichtigen Informationen erst herausgefiltert werden müssen.
Warum PDFs und Bilder so schwer zu verarbeiten sind
Viele PDFs und Bilder sind unterschiedlich aufgebaut. Sie haben verschiedene Layouts, Schriftarten oder enthalten sogar handgeschriebene Texte. Selbst moderne Programme zur Texterkennung (OCR) haben damit oft Schwierigkeiten. Wenn die Dokumente nicht einheitlich sind, wird es noch schwieriger. In der Praxis sind Dokumente selten perfekt formatiert, was eine automatische Verarbeitung erschwert.
Die Bedeutung der Datenaufbereitung
Ein gut aufgebautes System zur Verarbeitung von Dokumenten und ein leistungsstarkes LLM sind wichtig. Doch die Qualität der Ergebnisse hängt noch viel stärker davon ab, wie die Daten vorbereitet werden. Ein KI-Modell kann nur mit den Daten arbeiten, die es bekommt. Wenn diese schlecht aufbereitet sind oder wichtige Informationen fehlen, sind auch die Antworten nicht gut. Deshalb sollte der Fokus auf der richtigen Datenverarbeitung liegen.
Lösungen für die Verarbeitung von PDFs und Bildern
Es gibt viele Programme, um Informationen aus PDFs und Bildern zu extrahieren. Neben kostenpflichtigen Diensten von Google, AWS oder Azure gibt es auch Open-Source-Lösungen wie Tesseract OCR oder Unstructured. Diese kostenlosen Tools sind nützlich, aber in vielen Fällen nicht so genau wie die kostenpflichtigen Alternativen. Tests haben gezeigt, dass die Lösungen großer Anbieter oft bessere Ergebnisse liefern. Das liegt daran, dass sie mit mehr Daten trainiert wurden und zusätzliche Techniken zur Fehlerkorrektur nutzen.
Fazit
Auch wenn LLMs eine wichtige Rolle spielen, sind sie nicht der entscheidende Faktor für erfolgreiche KI-gestützte Dokumentenverarbeitung. Die größte Herausforderung ist die richtige Extraktion und Strukturierung der Daten – besonders bei PDFs und Bildern. Unternehmen sollten deshalb darauf achten, dass ihre Daten richtig aufbereitet werden. Dabei liefern kostenpflichtige Lösungen derzeit oft die besten Ergebnisse.
