Se sua empresa lida com documentos como contratos, boletos, notas fiscais ou laudos, entender a diferença entre OCR (Optical Character Recognition) e LLM (Large Language Models) pode ser o passo decisivo para automatizar processos, reduzir erros e garantir conformidade.
Neste artigo, você vai descobrir:
- O que é OCR e como ele funciona
- Para que serve o LLM e por que ele é mais inteligente
- Qual tecnologia é ideal para identificar dados como datas de vencimento
- Como garantir segurança e velocidade no processamento de documentos
O que é OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres)?
O OCR é uma tecnologia usada para converter imagens ou PDFs com texto impresso em texto digital pesquisável e editável. Ele é perfeito para automatizar a leitura de documentos físicos, eliminando digitação manual e acelerando o fluxo de dados.
✅ Principais usos de OCR:
- Análise de tipo de contrato
- Leitura de RG
- Extração de campos em documentos escaneados
O que é LLM (Large Language Model) e como ele complementa o OCR?
Já o LLM (Modelo de Linguagem de Grande Escala) é uma inteligência artificial avançada, capaz de entender o contexto e o significado do texto. Diferente do OCR, que extrai o texto, o LLM interpreta, classifica e até gera conteúdo com base no texto digital.
✅ Principais usos de LLM:
- Extração de entidades específicas (ex: datas, valores, cláusulas) em documentos não padronizados
- Classificação automática de documentos
- Análise semântica e respostas automatizadas
OCR ou LLM: Qual é melhor para interpretar dados como “Data de Vencimento”?
Quando o objetivo é encontrar informações pontuais em documentos que nao possuem um padrão, como datas de vencimento, valores de cobrança ou CNPJs em contratos, o LLM se destaca. Ele entende linguagem natural, mesmo com variações na forma como os dados são apresentados (ex: “pagável até”, “vencimento:”). Para documentos padronizados, como um documento de identificação, é possível extrair o dado usando o OCR combinado com técnicas de processamento de texto.
🧠 Cenário ideal: usar o OCR para extrair o texto bruto e o LLM para interpretar e entender o conteúdo. Essa combinação traz maior precisão, escalabilidade e eficiência operacional.
Inteligência Artificial em LLM
Além da extração e interpretação de entidades com LLMs, ainda é possível associar a IA generativa para dar um upgrade na solução.
Por exemplo, na leitura de contrato, o OCR transforma a imagem em conteúdo de texto digital e o LLM identifica as entidades. Mas se a entidade de data de vencimento, por exemplo, for algo como “2 anos após a assinatura”, a Inteligência Artificial irá agir e somar os 2 anos à data de assinatura, trazendo o valor correto de data de vencimento.
Segurança de Dados e Velocidade: O que esperar?
🔐 Segurança no uso de OCR e LLM
Na Cellere, nossas soluções respeitam os mais altos padrões de segurança da informação:
- Criptografia ponta a ponta em todos os dados
- Armazenamento temporário ou política de zero-retention
- Conformidade com a LGPD e demais normas regulatórias
⚡ Performance e velocidade
O OCR oferece respostas instantâneas, especialmente em textos curtos e bem formatados. Já os LLMs mais modernos realizam inferência rápida, mesmo em documentos longos e complexos. O resultado? Análise em segundos, sem comprometer a qualidade.
🔄 Como funciona uma pipeline de interpretação de documentos com essas tecnologias integradas?
Se sua empresa deseja entender melhor o que acontece “por trás dos panos” ao automatizar a leitura de documentos, vale conhecer a sequência típica de tecnologias usadas:
📌 1. OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres):
Transforma documentos escaneados ou imagens (PDFs, fotos, etc.) em texto bruto, digital e pesquisável.
Exemplo: converte a imagem da frase “Vencimento: 12/04/2025” em texto editável.
📌 2. NLP tradicional (Processamento de Linguagem Natural):
Aplica técnicas como regex, stemming, tokenização e análise de proximidade para limpar, padronizar e localizar informações relevantes no texto.
Exemplo: identificar que “vencimento”, “pagável até” ou “último dia para pagamento” indicam o mesmo campo.
📌 3. LLM (Large Language Model):
Utiliza inteligência artificial avançada para compreender o contexto e realizar inferências.
Exemplo: interpretar que “pagamento em até 10 dias úteis a partir da data de emissão” deve ser convertido em uma data real, considerando feriados e fins de semana.
Essa pipeline permite que dados não estruturados se transformem em informações valiosas e acionáveis, com alta precisão — mesmo em documentos complexos e com linguagem variada.
Conclusão: OCR + LLM = Automação Inteligente
Em resumo, ao invés de escolher entre OCR ou LLM, as empresas líderes estão integrando as duas tecnologias para transformar documentos em dados acionáveis com rapidez, segurança e inteligência.
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