LandingAI ha enviado Agentic Document Extraction (ADE) Gen2, una reconstrucción de su pila de inteligencia de documentos en torno a una nueva familia de modelos llamada DPT-3. Gen1 trataba un documento como una lista plana de fragmentos. Gen2 lo trata como un árbol, le asigna un precio por los caracteres que devuelve en lugar de por la página, y basa cada respuesta en una línea o palabra específica de la página. El equipo de LandingAI enmarca el lanzamiento en torno a tres temas: asequibilidad, resultados listos para los agentes y conexión a tierra atómica.
¿Es desplegable? Sí. ADE Gen2 ya está disponible de forma generalizada. Los desarrolladores comienzan gratis en el patio de juegos ADE. Las empresas pueden ejecutarlo en la nube de EE. UU. o la UE, en su propia VPC en AWS, Azure o Google Cloud, dentro de Snowflake o en las instalaciones, incluidos entornos aislados.
Dos modelos de análisis en lugar de uno.
Gen2 divide el análisis en dos modelos para que la carga de trabajo elija el precio. DPT-3 Verity transcribe documentos creados digitalmente de forma determinista y devuelve un cuadro delimitador y una puntuación de confianza para cada palabra. Está dirigido a texto de gran volumen, tablas y campos de formulario simples. DPT-3 Pro lee el diseño de la página antes que las palabras, detecta tipos de bloques de tablas y figuras a través de marginales y firmas, los devuelve en orden de lectura y maneja páginas escaneadas, escritura a mano, escrituras no latinas y matemáticas LaTeX. El equipo de LandingAI afirma que DPT-3 Verity cobra aproximadamente el 40% de los créditos que cobra DPT-3 Pro, y también afirma que el enrutamiento automatizado entre los dos está previsto para el otoño de 2026.
El cambio de precios es la verdadera historia.
Según DPT-2, cada página costaba 3 créditos fijos. Según DPT-3, el consumo de crédito es la suma de un componente de página y un componente de carácter de salida. En el nivel de prioridad, DPT-3 Pro factura 1 crédito por página más 0,5 créditos por cada 1000 caracteres de salida. DPT-3 Verity cobra 0,3 créditos por página más 0,2 créditos por cada 1.000 caracteres de salida. El nivel estándar reduce a la mitad ambas tasas, por lo que un análisis Pro de 12 páginas que devuelve 48.120 caracteres equivale a 36,1 créditos en prioridad y aproximadamente la mitad en estándar. Los totales se redondean al 0,1 crédito más cercano y los metadatos de respuesta informan cada entrada al cálculo.
Los niveles de servicio son la segunda palanca. La prioridad es para cuando una persona o un agente está esperando. El estándar se ejecuta de forma asincrónica a un precio de 0,5 veces y se adapta a canalizaciones que toleran minutos u horas. Tenga en cuenta que las llamadas sincrónicas siempre se facturan con prioridad y el patio de juegos en sí se ejecuta con prioridad. LandingAI proyecta reducciones de costos del 25% al 80% en cargas de trabajo mixtas y análisis de reclamos por debajo de un centavo por página con Verity como estándar. Trátelas como cifras de proveedores hasta que compare su propia combinación de documentos, ya que el componente de caracteres significa que una página densa puede costar más que antes.
Bloques, no trozos
La respuesta de Parse v2 tiene tres campos de nivel superior: reducción en el orden de lectura, metadatos y estructura. La estructura es un nodo de documento cuyos hijos son páginas, cuyos hijos son bloques. Los tipos de bloques incluyen texto, tabla, celda_tabla, figura, marginalia, atestación, logotipo, tarjeta y código de escaneo. Cada bloque lleva una identificación semántica en forma de índice de tipo, estable dentro de una respuesta pero no entre análisis, además de un objeto de conexión a tierra con el número de página, un rango en la cadena de rebajas y un cuadro delimitador normalizado.
La salida de Markdown también está estandarizada. Uso de figuras
Conexión a tierra atómica y lo que desbloquea
La conexión a tierra atómica es la capacidad más importante del lanzamiento. Cada bloque de hoja lleva una matriz atomic_grounding: una entrada por línea visual con DPT-3 Pro, una entrada por palabra con DPT-3 Verity. Verity asigna un valor de confianza de 0 a 1 por palabra, calculado como la puntuación más baja por carácter en esa palabra, dando a los equipos una señal para enviar transcripciones inciertas a revisión. Las celdas de la tabla ahora tienen sus propios cuadros delimitadores, aunque Pro deja vacía la conexión a tierra atómica a nivel de celda. Extract V2 extrae citas de esta base, por lo que un campo extraído se remonta a una palabra específica en una página específica. Esto hace que la redacción de PII por coordenadas, la diferenciación de documentos y las IU del revisor sean compilables en lugar de aproximadas.