Komunitas teknologi sedang ramai membahas sistem pengambilan dokumen visual yang memproses dokumen sebagai gambar daripada mengekstrak teks melalui metode OCR tradisional. Sementara perusahaan seperti Morphik mempromosikan pendekatan ini sebagai revolusioner, developer yang telah mengimplementasikan sistem serupa berbagi pengalaman beragam yang mengungkap potensi dan keterbatasan teknologi ini.
Dokumen Multi-Halaman Menimbulkan Masalah Akurasi Besar
Pengujian dunia nyata telah mengekspos kelemahan kritis dalam pemrosesan dokumen visual. Developer melaporkan bahwa meskipun ekstraksi halaman tunggal bekerja dengan baik, akurasi menurun tajam ketika menangani dokumen yang lebih panjang dari lima halaman. Keterbatasan ini berasal dari tantangan fundamental recall konteks panjang pada gambar, yang tetap jauh lebih sulit dibandingkan recall berbasis teks bahkan untuk model bahasa canggih.
Masalah ini menjadi sangat bermasalah untuk dokumen kompleks seperti kontrak hukum atau manual teknis, di mana informasi tersebar di puluhan halaman dan bagian berbeda saling merujuk di seluruh dokumen. Dalam kasus ini, pendekatan tradisional berbasis teks seringkali terbukti lebih andal daripada metode berbasis gambar.
Tantangan Teknis:
- Ambiguitas karakter: 0 vs O, l vs I pada banyak font
- Ingatan konteks panjang: Gambar lebih sulit daripada teks untuk LLM
- Overhead ukuran file: Unduhan yang lebih besar menambah latensi permintaan
- Pemrosesan multi-halaman: Akurasi menurun secara signifikan
Trade-off Biaya dan Performa Menimbulkan Kekhawatiran
Kebutuhan komputasi pemrosesan dokumen visual menciptakan overhead substansial dibandingkan sistem berbasis teks. Gambar memerlukan 3 hingga 5 kali lebih banyak token daripada teks mentah ketika diproses pada resolusi yang dapat dibaca, menyebabkan biaya inferensi lebih tinggi dan waktu respons lebih lambat. Selain itu, ukuran file yang lebih besar menambah latensi pada setiap permintaan hanya dari mengunduh gambar yang diperlukan.
Tantangan performa ini menjadi lebih menonjol pada skala besar, di mana perbedaan antara memproses teks dan gambar dapat secara signifikan mempengaruhi responsivitas sistem dan biaya operasional.
Perbandingan Performa:
- Pemrosesan visual: 3-5x lebih banyak token dibandingkan teks mentah
- Peningkatan latensi kueri: 3-4 detik → 50ms (dengan optimisasi)
- Penurunan akurasi: Penurunan tajam setelah dokumen 5+ halaman
- Dampak biaya: Biaya inferensi lebih tinggi karena peningkatan penggunaan token
Pendekatan Hibrid Menunjukkan Potensi untuk Aplikasi Praktis
Beberapa developer telah menemukan kesuksesan dengan metode hibrid yang menggabungkan kekuatan kedua pendekatan. Satu strategi efektif melibatkan penggunaan model visi untuk mengkonversi gambar dokumen menjadi teks terstruktur dengan markup semantik, kemudian menggunakan teks yang ditingkatkan tersebut untuk operasi RAG tradisional sambil menjaga gambar asli tersedia untuk analisis detail ketika diperlukan.
Paten sulit karena dapat mencakup apa saja mulai dari diagram abstrak, rumus kimia, hingga persamaan matematika, sehingga cenderung sangat rumit untuk menyiapkan data dengan cara yang nantinya dapat digunakan oleh LLM.
Pendekatan ini mengatasi tantangan inti dalam melestarikan informasi visual sambil mempertahankan efisiensi dan skalabilitas sistem berbasis teks.
Kasus Penggunaan Optimal:
- Dokumen keuangan dengan grafik dan tabel
- Manual teknis dengan diagram beranotasi
- Paten dengan elemen visual yang kompleks
- Dokumen satu halaman dengan tata letak yang kaya
- Dokumen di mana konteks visual sangat penting
Pengenalan Karakter Tetap Menjadi Masalah Fundamental
Masalah persisten dengan pemrosesan dokumen berbasis gambar melibatkan pembedaan antara karakter yang secara visual mirip. Dalam banyak font, karakter seperti 0 dan O atau l dan I tampak identik, membuatnya tidak mungkin bahkan bagi manusia untuk membedakannya secara andal. Ini menciptakan tantangan khusus untuk dokumen yang berisi nomor seri, kode, atau data alfanumerik kritis lainnya di mana akurasi sangat penting.
Sementara sistem OCR tradisional menghadapi tantangan serupa, mereka seringkali menyertakan mekanisme konteks dan validasi tambahan yang dapat membantu menyelesaikan karakter yang ambigu.
Kesimpulan
Visual document RAG mewakili kemajuan menarik dalam teknologi pemrosesan dokumen, terutama untuk dokumen yang kaya dengan grafik, diagram, dan tata letak kompleks. Namun, diskusi komunitas mengungkap bahwa ini bukan solusi universal. Teknologi ini bekerja paling baik untuk kasus penggunaan spesifik yang melibatkan dokumen halaman tunggal atau pendek dengan konten visual yang kaya, sementara pendekatan tradisional berbasis teks tetap superior untuk dokumen yang lebih panjang dan kaya teks. Seiring teknologi ini matang, pendekatan hibrid yang memanfaatkan kekuatan kedua metode mungkin menawarkan jalur paling praktis ke depan untuk sistem produksi.