Doch was passiert, wenn die wertvollen Informationen in gescannten Dokumenten oder Bildern verborgen liegen? Hier kommt Optical Character Recognition (OCR) ins Spiel. Die Wahl des richtigen OCR-Tools ist ein entscheidender erster Schritt beim Aufbau der RAG-Datenbank. Ein ungenauer OCR-Prozess führt zu fehlerhaften Chunks und damit zu einer schlechteren Retrieval-Qualität und ungenauen Antworten des Chatbots.
In diesem Artikel beleuchten wir zwei führende Open-Source-Lösungen: Tesseract OCR und PaddleOCR im Kontext der Datenakquise für RAG.
Was ist RAG und die Rolle von OCR?
Ein RAG-Chatbot arbeitet in der Regel in drei Phasen:
- Datenakquise und Indizierung: Dokumente (oft PDFs, Bilder) werden verarbeitet. OCR wandelt visuellen Text in maschinenlesbaren Text um. Dieser Text wird in Chunks zerlegt, eingebettet (Embeddings) und in einem Vektorspeicher gespeichert.
- Retrieval: Bei einer Benutzeranfrage sucht das System die relevantesten Text-Chunks in der Datenbank.
- Generation: Das LLM erhält die Benutzeranfrage und die abgerufenen Chunks, um eine fundierte Antwort zu generieren.
Die Qualität des RAG-Systems hängt direkt von der Qualität der extrahierten Daten ab.
Tesseract OCR: Der Klassiker
Tesseract ist die älteste und bekannteste Open-Source-OCR-Engine, ursprünglich von Hewlett-Packard entwickelt und heute von Google gewartet.
Vorteile für RAG
- Breite Sprachunterstützung: Unterstützt über 100 Sprachen, was für mehrsprachige RAG-Datenbanken von Vorteil ist.
- Stabilität und Erfahrung: Seit Langem etabliert mit einer großen Community und vielen verfügbaren Schnittstellen (z. B. pytesseract in Python).
- Leichtgewicht: Funktioniert gut auf CPUs, was die Hardware-Anforderungen für die Datenvorverarbeitung reduziert und für kosteneffektive Lösungen geeignet ist.👎 Nachteile im RAG-KontextAbhängigkeit von Bildqualität: Tesseract erfordert oft eine intensive Vorverarbeitung der Bilder, um die Genauigkeit zu gewährleisten (Entrauschen, Skalierung).
Schwächen bei komplexen Layouts: Historisch gesehen hatte Tesseract Schwierigkeiten mit Tabellen, handschriftlichem Text oder stark verzerrten Bildern – genau die Dokumententypen, die oft in Unternehmensarchiven vorkommen.
PaddleOCR:
Der Deep-Learning-SpezialistPaddleOCR ist ein fortschrittliches Open-Source-Toolkit, das auf dem PaddlePaddle-Deep-Learning-Framework von Baidu basiert. Es trennt Textdetektion und -erkennung, was zu einer hohen Genauigkeit führt.
Vorteile für RAG - Hohe Genauigkeit:
- Bietet State-of-the-Art-Performance, insbesondere bei komplexen Dokumenten und "Szene-Text" (Text in natürlichen Bildern). Einige Benchmarks sehen es als genauer als Tesseract, besonders bei nicht-englischen oder komplexen Schriftarten.
- Strukturerkennung: Neuere Versionen (wie PaddleOCR 3.0) bieten erweiterte Funktionen wie PP-StructureV3 zur intelligenten Konvertierung komplexer Dokumente (einschließlich Tabellen und Formeln) in strukturierte Formate wie Markdown oder JSON. Dies ist Gold wert für RAG, da die strukturelle Integrität des Quellmaterials erhalten bleibt.
- Leichtbau-Modelle: Bietet optimierte "Lightweight" Modelle für Echtzeitanwendungen oder ressourcenbeschränkte Umgebungen.
Nachteile im RAG-Kontext
- Installationskomplexität: Basiert auf dem PaddlePaddle-Framework, das weniger verbreitet sein kann als PyTorch oder TensorFlow, was eine zusätzliche Lernkurve bedeuten kann.
- Hardware-Anforderungen: Für maximale Präzision werden GPU-Ressourcen empfohlen, was die Kosten für die Indizierung in die Höhe treiben kann.
Fazit und Empfehlung für die RAG-Datenakquise
Die Entscheidung zwischen Tesseract und PaddleOCR hängt stark von der Art der Daten ab, die Sie in Ihre RAG-Datenbank integrieren möchten
Tesseract OCR
- Genauigkeit: Gut, aber stark abhängig von Vorverarbeitung
- Umgang mit Struktur: Mäßig, erfordert zusätzliche Tools
- Sprachunterstützung: Sehr breit (>100 Sprachen)
- Hardware: CPU-basiert, kosteneffizient
PaddleOCR
- Genauigkeit: Sehr gut, Deep-Learning-basiert
- Umgang mit Struktur: Exzellent (PP-StructureV3)
- Sprachunterstützung: Sehr gut (>80 Sprachen)
- Hardware: GPU-optimiert für beste Leistung
Für eine zukunftssichere und leistungsstarke RAG-Datenbank ist PaddleOCR oft die bessere Wahl, insbesondere aufgrund seiner überlegenen Fähigkeit, strukturierten Text (wie Tabellen und komplexe Layouts) zu erkennen und in maschinenlesbare Formate (Markdown) zu konvertieren.
Die Erhaltung dieser Struktur ist entscheidend für das Chunking und Embedding, da Kontext und Beziehungen zwischen Textabschnitten besser bewahrt werden. Wenn Sie jedoch eine extrem große Vielfalt seltener Sprachen in einfachen Dokumenten verarbeiten müssen und keine GPU zur Verfügung steht, bleibt Tesseract eine solide, kostengünstige Option.
Um die beste Leistung zu erzielen, sollten Entwickler idealerweise eine Kombination in Betracht ziehen: PaddleOCR für die präzise Extraktion von strukturierten Dokumenten und möglicherweise eine Fallback-Strategie oder ein spezialisiertes Modul für handschriftliche oder extrem beschädigte Dokumente.