Обработка документов — самый быстрый по окупаемости сценарий LLM: классификация входящих, извлечение реквизитов, поиск по архиву, черновики ответов. Но результат зависит не от рейтинга модели в интернете, а от её поведения на ваших документах — со сканами, таблицами и канцеляритом.
Критерии выбора модели под документы
| Критерий | Что проверить | Почему важно |
|---|---|---|
| Русский язык | тест на ваших шаблонах: ОДПУ, ТКП, письма | ошибки в падежах и терминах рушат доверие к системе |
| Таблицы и сканы | распознавание таблиц из PDF и фото | половина документопотока — не «чистый текст» |
| Структурированный вывод | извлечение реквизитов в JSON без потерь | основа интеграции с 1С/СЭД |
| Контекст и RAG | поиск по вашей базе с указанием источника | защита от галлюцинаций: ответ только по документу |
| Контур данных | API или on-premise под ваши требования | ПДн и тайна не уходят за периметр |
| Стоимость на объёме | цена токенов на вашей месячной выборке | экономика масштаба решает всё |
Что важнее модели: три компонента качества
- RAG вместо памяти. Ответ строится по вашей базе документов и ссылается на источник; обновление знаний — перезагрузка файлов, а не переобучение. Почему это работает — в сравнении «RAG или дообучение».
- Валидация схемы. Извлечённые поля проверяются форматом и справочниками (ИНН, даты, суммы) — модель может ошибаться, система — нет.
- Человек-контролёр. Порог уверенности: ниже порога — оператору, выше — в автоматический процесс.
Типовые сценарии и эффект
- Входящий документопоток: классификация и маршрутизация, извлечение реквизитов, подготовка проектов ответов — решение LLM-обработка обращений с прецедентом КП 2 560 000 ₽.
- Нормоконтроль КД: VLM-проверка чертежей и извлечение штампов — решение ИИ-нормоконтроль с прецедентом 1 424 000 ₽.
- Поиск по архивам: семантический поиск «что было по этому вопросу» вместо ручного просмотра.
Как сравнивать модели правильно
Единственный честный тест — ваша выборка: 100–300 реальных документов, замер доли точных извлечений, качества классификации и цены токенов. Формат такого сравнения — пилот 4–6 недель от 480 000 ₽ с зафиксированными метриками; полный контур — 0,9–1,2 млн ₽. Рынок подтверждает спрос: доработка ИС с ИИ-блоками — крупнейший сегмент живых закупок до XI.2026 (127 лотов) — данные в кейсе цен LLM-интеграций.
Ошибки при выборе
- Выбор по лидербордам на английских задачах — ваши документы не англоязычные.
- Тест только на «чистых» печатных PDF — производственная реальность со сканами хуже.
- Отсутствие требований к контуру данных на старте — переделка архитектуры дороже.
- Оценка без цены токенов на объёме: дешёвая модель на пилоте оказывается дорогой на потоке.
Чек-лист перед пилотом
- Соберите тестовую выборку документов со всеми форматами и «грязью».
- Определите извлекаемые поля и справочники для валидации.
- Зафиксируйте метрики: точность извлечения, доля ручной доработки, скорость.
- Определите контур данных: ПДн и тайна — только изолированное развёртывание.
Формат услуги — LLM-интеграции и RAG; о выборе модели вообще — сравнение GigaChat или YandexGPT для бизнеса.