PDF zu AI-Ready Text: Wie man das richtige Datenextraktionstool auswählt

Die Qualität der Datenextraktion aus PDFs bestimmt direkt die Genauigkeit von KI. Beim Aufbau des Dokumentenverarbeitungssystems von BetterRegulation stellten wir fest, dass eine naive Extraktion 40–60% des Kontextfensters durch PDF-Artefakte verschwendet. Nach der Evaluierung der ChatGPT API, klassischer Python-Bibliotheken und Unstructured.io erreichten wir eine Token-Reduktion von 30% und verbesserten die Dokumentenkategorisierung deutlich. Hier ist, was wir gelernt haben.

In diesem Artikel:

Als wir mit dem Aufbau des Dokumentenverarbeitungssystems von BetterRegulation begonnen haben, standen wir sofort vor einer Realität: PDFs sind überall. Verträge, Berichte, Spezifikationen, Verordnungen, Forschungsarbeiten – jedes regulatorische Dokument, das wir verarbeiten mussten, lag als PDF vor.

Doch wir erkannten sofort ein Problem: PDFs sind schlecht für die KI-Verarbeitung.

PDFs wurden für den Druck und die visuelle Darstellung entwickelt – nicht für Textextraktion und maschinelle Lesbarkeit. Sie kodieren Positionierung, Schriftarten, Farben und Layout – nicht semantische Bedeutung.

Wenn man Text naiv aus einem PDF extrahiert, sind die Ergebnisse chaotisch und unbrauchbar. Kopf- und Fußzeilen erscheinen auf jeder Seite wiederholt, Seitenzahlen werden mitten in Sätze eingebettet und Wasserzeichen vermischen sich mit dem eigentlichen Inhalt. Mehrspaltiger Text wird von links nach rechts gelesen, statt jeder Spalte korrekt zu folgen, Fußnoten unterbrechen Absätze an zufälligen Stellen, und Tabellendaten werden zu unstrukturiertem Kauderwelsch. Dazu kommen Formatierungsmarker und PDF-Metadaten, die die Ausgabe zumüllen, und Zeilenumbrüche tauchen an völlig zufälligen Stellen auf und zerreißen Wörter mitten im Satz.

Beispiel für naive PDF-Extraktion:

Enterprise Risk Assessment Q3 2024                     Page 1 of 45

Executive Sum-       The following report        Confidential
mary                 provides a compre-
                     hensive overview of
Risk Factors         enterprise risk ex-          Risk Category
Financial Risk       posures identifi             High
                     ed during Q3 2024
Operational Risk     audit procedures.            Medium
Compliance Risk                                   High

Enterprise Risk Assessment Q3 2024                     Page 2 of 45
[continues with more broken text...]

Das war es, womit wir unsere KI anfangs gefüttert haben. Kein Wunder, dass sie verwirrt war und Fehler bei der Kategorisierung gemacht hat.

Was wir gelernt haben, was die KI tatsächlich braucht:

Executive Summary

The following report provides a comprehensive overview of enterprise
risk exposures identified during Q3 2024 audit procedures.

Risk Factors:
- Financial Risk: High
- Operational Risk: Medium
- Compliance Risk: High

Sauberer, strukturierter, gut lesbarer Text, der den semantischen Inhalt des Dokuments korrekt abbildet.

Dieser Artikel zeigt, wie wir diese Herausforderung gelöst haben – und welche Lessons Learned wir dabei gesammelt haben.

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Warum sind PDFs so schwierig für KI?

Zu verstehen, warum PDFs Probleme für KI verursachen, erklärt, warum die Wahl des Extraktionstools so wichtig ist. Hier sind die vier Haupt-Herausforderungen, die wir erlebt haben.

1. Formatierungsmarker und Metadaten

PDFs enthalten Positionierungsinformationen, Schrift-Spezifikationen und Layout-Anweisungen, die nicht zum eigentlichen Inhalt gehören:

/F1 12 Tf        % Font size 12
(Executive Summary) Tj
72 650 Td        % Position at coordinates
/F2 10 Tf        % Font size 10
(The following report...) Tj

Diese Marker können 30–50% Ihres KI-Kontextfensters mit Nicht-Inhaltsinformationen füllen.

2. Komplexe Layouts

Mehrspaltige Layouts, Textboxen, Sidebars – PDFs kodieren diese als separate Textobjekte mit Koordinaten, nicht als logische Lesereihenfolge:

[Column 1 text]  [Column 2 text]
[More Col 1]     [More Col 2]

Naive Extraktion liest von links nach rechts: > „Column 1 text Column 2 text More Col 1 More Col 2“

Korrekte Lesereihenfolge: > „Column 1 text More Col 1“ und dann „Column 2 text More Col 2“

3. Eingebettete Inhalte

Bilder, Diagramme, Tabellen, Kopf- und Fußzeilen, Seitenzahlen – alles als separate Objekte eingebettet. Naive Extraktion nimmt entweder alles mit (Rauschen) oder überspringt wichtige Inhalte (Datenverlust).

4. Variable Struktur

Keine zwei PDFs strukturieren Inhalte gleich. Was bei einfachen Berichten funktioniert, scheitert vollständig bei juristischen Dokumenten mit komplexen Fußnoten und Zitaten, technischen Spezifikationen mit eingebetteten Tabellen und Diagrammen, gescannten Dokumenten, die OCR erfordern, oder strukturierten Formularen mit spezifischen Feld-Layouts. Jeder Dokumenttyp erfordert unterschiedliche Extraktionsstrategien.

Wie wirkt sich schlechte Extraktion auf KI aus?

Die Folgen schlechter PDF-Datenextraktion sind gravierend. Allein die Token-Verschwendung führt dazu, dass 40–60% Ihres Kontextfensters von PDF-Artefakten statt vom eigentlichen Inhalt belegt werden. Die KI wird verwirrt, weil sie Seitenzahlen, Kopfzeilen und Formatierungsmarker so interpretiert, als wären sie bedeutungsvolle Informationen. Das führt zu Fehlern wie Verwechslungen bei Mehrspalten, zerrissenen Sätzen, fehlendem Kontext und falscher Dokumentenkategorisierung. Am Ende zahlen Sie dafür, PDF-Rauschen zu verarbeiten – statt den Inhalt, der wirklich zählt.

Wie vergleichen sich Ansätze zur PDF-Datenextraktion?

Wir haben drei Hauptansätze evaluiert, bevor wir uns für unsere Lösung entschieden haben.

1. PDF direkt zur ChatGPT API

So funktioniert es: PDF direkt an die ChatGPT Vision API senden und OpenAI die Extraktion übernehmen lassen.

Das war unser erster Ansatz – nur ein API-Call für eine einfache Erstimplementierung. Er ist schnell umzusetzen und benötigt keine zusätzliche Infrastruktur, was ihn für schnelle Prototypen attraktiv macht. Diese Einfachheit hat jedoch deutliche Nachteile. Sie haben keine Kontrolle darüber, wie OpenAI den Text extrahiert, PDF-Artefakte bleiben häufig im Kontext, und das Debugging von Extraktionsproblemen wird nahezu unmöglich. Außerdem ist es teurer als self-hosted Alternativen und bindet Sie an OpenAI-Modelle. Dieser Ansatz eignet sich am besten für einfache PDFs, geringe Verarbeitungslast oder frühe Prototypen, bei denen Geschwindigkeit wichtiger ist als Kosten oder Kontrolle.

2. Klassische PDF-Bibliotheken (PyPDF2, pdfplumber usw.)

So funktioniert es: Python-Bibliotheken, die die PDF-Struktur parsen und Text extrahieren.

Diese haben wir als Nächstes getestet, um zu prüfen, ob der Open-Source-Weg mehr Kontrolle bietet.

Beispiel:

import PyPDF2

with open("document.pdf", "rb") as file:
    reader = PyPDF2.PdfReader(file)
    text = ""
    for page in reader.pages:
        text += page.extract_text()

Diese Bibliotheken sind kostenlos, Open Source und funktionieren vollständig offline – attraktiv für einfache Anwendungsfälle. Die Implementierung ist für grundlegende Anforderungen unkompliziert: ein paar Zeilen Python-Code, und Sie extrahieren Text. Die Extraktionsqualität ist jedoch bestenfalls grundlegend. Diese Bibliotheken haben deutliche Grenzen bei komplexen Layouts, bieten keine automatische Bereinigung von PDF-Artefakten und erfordern manuelle Behandlung von Mehrspalten-Text, Tabellen und anderen Strukturelementen. Es ist umfangreiches Post-Processing nötig, um brauchbare Ergebnisse zu erhalten. Sie funktionieren gut für einfache, einspaltige PDFs mit minimaler Formatierung – alles Komplexere braucht eine bessere Lösung.

3. Unstructured.io (unsere endgültige Wahl)

So funktioniert es: Fortgeschrittene PDF-Verarbeitungsbibliothek mit Layoutanalyse, OCR und intelligenter Textextraktion.

Nach der Bewertung der Einschränkungen der vorherigen Optionen sind wir zu Unstructured.io gewechselt – und es erfüllte unsere Anforderungen.

Beispiel:

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

elements = partition_pdf("document.pdf")
clean_text = "\n\n".join([el.text for el in elements])

Unstructured.io liefert eine hervorragende Extraktionsqualität und bewältigt komplexe Layouts, mit denen andere Tools nicht zurechtkommen. Es bereinigt PDF-Artefakte automatisch und erhält die Dokumentstruktur, enthält OCR für gescannte Dokumente und bleibt Open Source (mit optionalem kommerziellem Support). Als Python-Bibliothek kann es per pip installiert und direkt im Code genutzt werden. Für Produktionssysteme mit API-basierter Verarbeitung im großen Maßstab können Sie es optional als self-hosted Service mit Docker/Kubernetes deployen. Zu beachten sind System-Dependencies für erweiterte Features (wie OCR) und die Einarbeitung in die Konfigurationsoptionen der Bibliothek. Für komplexe PDFs, hohe Volumina und Produktionssysteme lohnt sich das. BetterRegulation hat Unstructured.io genau aus diesen Gründen gewählt.

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Wie funktioniert Unstructured.io?

Da wir Unstructured.io gewählt haben und es zur Grundlage unserer Extraktionspipeline geworden ist, teile ich hier, was wir darüber gelernt haben, wie es funktioniert.

So funktioniert es

Unstructured.io kombiniert mehrere anspruchsvolle Techniken, um sauberen, strukturierten Text aus PDFs zu extrahieren. Es beginnt mit einer Layoutanalyse, identifiziert Spalten, Kopf- und Fußzeilen sowie Sidebars und bestimmt dann die logische Lesereihenfolge, um Hauptinhalt von begleitenden Elementen zu trennen. Während der Textextraktion erhält es die Dokumentstruktur, bewahrt Absatz- und Abschnittsgrenzen und behandelt Mehrspalten-Layouts korrekt – etwas, das einfachere Tools verwirrt.

Die Bibliothek klassifiziert jedes Textelement als Title, NarrativeText, ListItem, Table oder andere Typen, was eine selektive Extraktion ermöglicht: Sie können nur den Hauptinhalt verarbeiten und Rauschen herausfiltern. Die Cleaning-Pipeline entfernt Kopf- und Fußzeilen, filtert Seitenzahlen, bereinigt übermäßige Leerzeichen und normalisiert Zeilenumbrüche, um lesbaren Text zu erzeugen. Bei gescannten Dokumenten erkennt Unstructured.io automatisch, wenn OCR erforderlich ist, und wendet es nahtlos an – sogar bei gemischten Dokumenten, die sowohl digitalen Text als auch gescannte Bilder enthalten.

Self-Hosting-Setup (optional: API-Server)

Für die grundlegende Nutzung installieren Sie einfach die Python-Bibliothek mit pip install unstructured. Das Docker/Kubernetes-Setup unten wird nur benötigt, wenn Sie Unstructured.io als API-Server betreiben möchten, den Ihre Anwendung remote aufruft.

Docker Compose (lokale Entwicklung):

version: '3'
services:
  unstructured-api:
    image: downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured-api:latest
    ports:
      - "8000:8000"

Starten mit: docker-compose up

Kubernetes (Produktion):

BetterRegulation betreibt Unstructured.io als Kubernetes-Pod:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: unstructured-api
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: unstructured-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: unstructured-api
    spec:
      containers:
      - name: unstructured-api
        image: downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured-api:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
        resources:
          requests:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
          limits:
            memory: "4Gi"
            cpu: "2000m"

Infrastrukturanforderungen:

• 2–4 GB RAM pro Instanz
• 1–2 CPU-Kerne pro Instanz
• Horizontal skalieren für Volumen

Konfiguration für juristische Dokumente

Hier ist die Konfiguration, auf die wir uns nach umfangreichen Experimenten für unsere komplexen juristischen PDFs festgelegt haben:

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf

elements = partition_pdf(
    filename="document.pdf",
    strategy="hi_res",  # High-resolution analysis
    include_page_breaks=False,  # Don't include page break markers
    infer_table_structure=True,  # Detect and preserve tables
    ocr_languages=["eng"],  # OCR if needed
    extract_images_in_pdf=False,  # Skip images (not needed)
    model_name="yolox",  # Layout detection model
)

# Filter to main content only
main_content = [el for el in elements if el.category in [
    "Title",
    "NarrativeText",
    "ListItem",
    "Table"
]]

# Join with appropriate spacing
clean_text = "\n\n".join([el.text for el in main_content])

Wichtige Parameter erklärt:

Die Einstellung strategy="hi_res" nutzt die hochwertigste Analyse. Sie ist langsamer, aber deutlich genauer für komplexe Dokumente. Mit include_page_breaks=False entfernen Sie Seitenumbruch-Marker, die die Ausgabe sonst überladen würden. Mit infer_table_structure=True erkennt und erhält die Bibliothek Tabellenformatierung, statt unstrukturierte Tabellendaten auszugeben. Schließlich überspringt extract_images_in_pdf=False die Bildextraktion, wenn Sie nur Textverarbeitung benötigen – das verbessert die Performance.

Filtern und Bereinigen

Bestimmte Elemente entfernen:

# Filter out headers, footers, page numbers
filtered = [el for el in elements if el.category not in [
    "Header",
    "Footer",
    "PageNumber",
    "PageBreak"
]]

# Remove short elements (likely noise)
filtered = [el for el in filtered if len(el.text) > 10]

# Remove elements that are just page numbers or dates
import re
filtered = [el for el in filtered if not re.match(r'^Page \d+$', el.text)]
filtered = [el for el in filtered if not re.match(r'^\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4}$', el.text)]

Dieses Maß an Kontrolle war für uns ein Game-Changer – wir konnten exakt feinjustieren, welcher Inhalt unsere KI-Modelle erreicht.

Integration in KI-Pipelines

So haben wir Unstructured.io in unseren Verarbeitungsworkflow integriert:

# Step 1: Extract clean text
def extract_pdf_text(pdf_file):
    elements = partition_pdf(
        filename=pdf_file,
        strategy="hi_res",
        include_page_breaks=False,
        infer_table_structure=True,
    )

    # Filter to main content
    main_content = [el for el in elements if el.category in [
        "Title",
        "NarrativeText",
        "ListItem"
    ]]

    return "\n\n".join([el.text for el in main_content])

# Step 2: Send to AI
def categorize_document(pdf_file):
    clean_text = extract_pdf_text(pdf_file)

    prompt = build_categorization_prompt(clean_text)

    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )

    return parse_ai_response(response)

Diese saubere Trennung zwischen Extraktion und KI-Verarbeitung hat das Debugging erheblich erleichtert, wenn es Probleme gab.

Lesen Sie auch: Prompt Engineering für Datenextraktion: Wie man 95% Genauigkeit bei juristischen Dokumenten erreicht

Optimierung der Textausgabe

Die Token-Effizienzgewinne, die wir erzielt haben, waren erheblich:

Vor der Bereinigung (mit PDF-Artefakten):

• 75-seitiges Dokument: ~65.000 Tokens
• Enthält: Kopf- und Fußzeilen, Seitenzahlen, Formatierungsmarker

Nach der Bereinigung (Unstructured.io):

• Gleiches Dokument: ~45.000 Tokens
• 30% Token-Reduktion = 30% Kosteneinsparung

Context-Window-Management:

Das 128K-Token-Kontextfenster von GPT-4o-mini schien anfangs ausreichend. Die Verarbeitung eines 350-seitigen Gesetzestextes überschritt jedoch mit naiver Extraktion dieses Limit. Nach der Implementierung der Bereinigung in Unstructured.io passten selbst unsere größten Dokumente komfortabel in das Kontextfenster.

Welche Performance- und Kosten-Trade-offs gibt es?

Neben der Extraktionsqualität umfasst die Wahl eines PDF-Verarbeitungstools praktische Abwägungen bei Geschwindigkeit, Kosten und Infrastruktur. Das hat unsere Produktionsumgebung gezeigt.

Wie schnell ist PDF-Extraktion?

Das haben wir in der Produktion gemessen:

Wir haben festgestellt, dass die Extraktion etwa 30–40% der gesamten Verarbeitungszeit ausmacht; der Rest entfällt auf die KI-Analyse.

Lesen Sie auch: Intelligentes Routing für Chatbot-Fragen: Wie wir die Kosten der KI-API um 95% gesenkt haben

Wie viel kostet PDF-Extraktion?

SaaS Unstructured.io:

• $0,10–0,20 pro Dokument
• Keine Infrastrukturkosten
• Pay-as-you-go

Self-hosted Unstructured.io:

• Infrastruktur: ~$50–100/Monat (Kubernetes-Pod)
• Verarbeitung: keine Gebühren pro Dokument
• Break-even: ~250–500 Dokumente/Monat

Für unser Volumen (200+ Docs/Monat): Self-Hosting erreichte den Break-even schnell und spart uns inzwischen Geld.

Für kleinere Volumina (<100 Docs/Monat): SaaS wäre kosteneffizienter.

Infrastrukturkosten

So sieht unsere Self-hosted-Infrastruktur aus:

• 2 Kubernetes-Pods (Redundanz)
• 2 GB RAM je Pod
• 1 CPU-Kern je Pod
• Gesamtkosten: ~£50–70/Monat

Alternative (AWS Lambda):

• Serverless Unstructured.io-Verarbeitung
• Zahlung pro Invocation
• Keine Idle-Kosten
• Gut für variable/unterbrochene Volumina

Welche Ergebnisse haben wir in der Produktion erzielt?

Um unsere Wahl zu validieren, haben wir alle drei Ansätze mit realen Dokumenten aus unserem Produktions-Workload benchmarked. Die Unterschiede waren erheblich.

Wie unterscheidet sich die Extraktionsqualität?

Wir haben alle drei Ansätze an repräsentativen Dokumenten aus unserem Produktionskorpus getestet:

PyPDF2 (naive Extraktion):

• Mehrspaltige Layouts wurden häufig falsch gelesen
• Text mitten im Satz zerrissen
• Kopf- und Fußzeilen sowie Seitenzahlen mit dem Inhalt vermischt
• Erforderte umfangreiches manuelles Post-Processing

ChatGPT direkt:

• Besser als PyPDF2, aber inkonsistent
• PDF-Artefakte weiterhin im extrahierten Text vorhanden
• Keine Kontrolle darüber, was enthalten oder gefiltert wird

Unstructured.io:

• Sauberer Text in logischer Reihenfolge
• Korrekte Verarbeitung komplexer Layouts
• Kopf- und Fußzeilen automatisch gefiltert
• Minimales Post-Processing nötig

Wie beeinflusst Extraktion die KI-Kategorisierung?

Die Extraktionsqualität wirkte sich direkt auf die Kategorisierungsleistung unserer KI aus:

Bei schlechter Extraktion (PyPDF2):

• Häufige Kategorisierungsfehler durch zerrissenen oder fehlenden Kontext
• Mehrspalten-Verwirrung führte zu falsch zugewiesenen Dokumenttypen
• Manuelle Prüfung und Korrektur bei den meisten Dokumenten erforderlich

Bei guter Extraktion (Unstructured.io):

• Deutlich verbesserte Kategorisierungsgenauigkeit
• Die meisten Fehler resultierten aus echter Dokument-Mehrdeutigkeit statt aus Extraktionsproblemen
• Manuelle Prüfung nur für Edge Cases nötig

Die Erkenntnis war klar: bessere Extraktion bedeutet direkt bessere KI-Genauigkeit.

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Alternative Tools zur PDF-Datenextraktion

Auch wenn wir Unstructured.io gewählt haben, sind je nach Anforderungen und Einschränkungen mehrere andere Tools eine Überlegung wert.

Adobe PDF Services API

Adobes kommerzielles Angebot liefert hochwertige Extraktion mit vollständigem Enterprise-Support und kommt mit komplexen PDFs gut zurecht. Es ist jedoch teuer (0,05–0,30 USD pro Seite), kann nicht selbst gehostet werden und bindet Sie an das Adobe-Ökosystem. Erwägen Sie diese Option, wenn Sie Budget für Premium-Services haben und Enterprise-Level-Supportverträge benötigen.

AWS Textract

Amazons Document-Analysis-Service bietet OCR und Layoutanalyse und ist besonders stark bei Formularen und Tabellen – mit nahtloser AWS-Integration. Allerdings wird er im großen Maßstab teuer, ist speziell für Formulare optimiert (nicht für allgemeine Dokumente) und erfordert Cloud-Infrastruktur. Er passt gut, wenn Sie bereits auf AWS arbeiten und hauptsächlich Formulare oder Rechnungen verarbeiten.

Google Document AI

Googles Cloud-Dokumentenverarbeitung nutzt fortschrittliche ML-Modelle, die mit unterschiedlichen Dokumenttypen gut umgehen, mit nativer GCP-Integration. Nachteile sind hohe Kosten, komplexe Preisstrukturen, die das Budgetieren erschweren, und ein reines Cloud-Deployment. Wählen Sie das, wenn Sie bereits stark in GCP investiert sind und Googles fortgeschrittene Processing-Features brauchen.

Apache Tika

Dieses Open-Source-Framework ist kostenlos und unterstützt viele Dokumentformate über PDFs hinaus – nützlich in Java-Ökosystemen. Die Extraktionsqualität ist jedoch grundlegend, es benötigt Java-Infrastruktur, und die Layoutanalyse-Fähigkeiten sind begrenzt. Erwägen Sie Tika, wenn Sie Multi-Format-Support brauchen und bereits in einer Java-Umgebung arbeiten.

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Wann welches PDF-Extraktionstool verwenden

Es gibt nicht das eine beste Tool für jedes Szenario. Hier ist ein praktisches Entscheidungsframework basierend auf Dokumenttyp und Verarbeitungsbedarf.

Einfache PDFs → PyPDF2 oder pdfplumber

Für einfache, einspaltige PDFs mit Standardlayout, minimaler Formatierung und reinem Textinhalt – wie einfache Reports, Memos oder Briefe – sind PyPDF2 oder pdfplumber völlig ausreichend. Diese kostenlosen, einfachen Bibliotheken verarbeiten unkomplizierte Dokumente, ohne komplexe Infrastruktur zu erfordern.

Komplexe PDFs → Unstructured.io

Wenn Sie mit mehrspaltigen Layouts, Tabellen und Diagrammen, zu filternden Kopf- und Fußzeilen, gemischter Formatierung oder Szenarien arbeiten, in denen hohe Genauigkeit kritisch ist, ist Unstructured.io die klare Wahl. Juristische Dokumente, technische Spezifikationen und Forschungsarbeiten fallen in diese Kategorie – und Unstructured.io liefert hier die beste Extraktionsqualität.

Gescannten Dokumente → Unstructured.io mit OCR

Bildbasierte PDFs, die OCR erfordern und eine variable Qualität haben – etwa gescannte Verträge oder historische Dokumente – benötigen die integrierten OCR-Fähigkeiten von Unstructured.io. Die Bibliothek erkennt gescannte Inhalte automatisch und wendet OCR ohne manuelle Eingriffe an.

Formulare und Rechnungen → AWS Textract

Strukturierte Formulare mit Key-Value-Paaren und tabellarischen Daten, wie Rechnungen, Anträge oder standardisierte Formulare, sind der Bereich, in dem AWS Textract glänzt. Der Service ist speziell für Formularverarbeitung optimiert und liefert hervorragende Ergebnisse für diesen Dokumenttyp.

Prototypen → ChatGPT direkt

Für schnelle Ergebnisse bei geringem Volumen und relativ einfachen Dokumenten ist das direkte Senden von PDFs an die ChatGPT API der schnellste Weg. Es ist die einfachste Implementierung und ideal für Prototyping, bevor Sie in eine ausgefeiltere Extraktionsinfrastruktur investieren.

Möchten Sie Ihre PDF-Processing-Pipeline verbessern?

Diese Fallstudie basiert auf unserer realen Produktionsimplementierung für BetterRegulation, bei der wir eine vollständige PDF-Extraktionspipeline mit Unstructured.io aufgebaut haben, um eine Token-Reduktion von 30% zu erreichen und die KI-Kategorisierungsgenauigkeit deutlich zu verbessern. Das System verarbeitet in der Produktion monatlich 200+ Dokumente und liefert konsistente Ergebnisse.

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