AI-ul pentru documente eșuează în contexte reglementate atunci când prima diagramă indică spre un API public multimodal. Alternativa este un pipeline pe care îl operezi: ingestie, OCR, structurare, analiză — cu modele care nu ies niciodată din perimetrul tău.
Separă worker-ii OCR de API-urile de produs. Folosește modele de viziune pentru a corecta layout-ul, nu doar pentru a discuta despre pagini. Ține domeniul de familie sau caz în stratul de aplicație, astfel încât un model ingenios să nu poată deveni o breșă de control al accesului.
OCR-ul este infrastructură
OCR-ul în stil Paddle, cu casete de delimitare, îți oferă auditabilitate. Aruncarea textului întregii pagini într-un model de chat ascunde erorile.
Stivele Docker cu GPU fac asta practic — dacă documentezi onest presupunerile despre toolkit-ul NVIDIA.
LLM-urile private rezumă; nu autorizează
Ollama (sau echivalent) este pentru cronologii și perspective, după ce autorizarea de retrieval reușește.
Stochează originalele și markdown-ul derivat, cu lineage, astfel încât clinicienii sau familiile să poată avea încredere în traseu.
Takeaways
- AI-ul local pentru documente este un pipeline, nu un chatbot.
- Separă OCR-ul, API-ul aplicației și runtime-urile LLM.
- Autorizarea rămâne mereu în aplicația ta.