실험은 고객 ID, PO 번호, 납기일, 품목이 들어간 PDF 2종을 같은 조건에서 처리했어요

같은 B2B 주문서 추출기를 규칙 기반과 LLM 기반으로 두 번 만들어 비교한 실험이 공개됐어요.

실험은 고객 ID, PO 번호, 납기일, 품목이 들어간 PDF 2종을 같은 조건에서 처리했어요. 한쪽은 pytesseract+regex, 다른 쪽은 pytesseract+Ollama+LLaMA 3 조합이었거든요.

규칙 기반은 정해둔 문자열 패턴을 정확히 찾을 때 강하지만, 문서마다 PO Number·Order ID·Order Reference처럼 라벨이 달라지면 유지보수 비용이 커져요. LLM 방식은 문맥으로 필드 의미를 해석해 이런 변형에 더 유연했어요.

핵심은 성능 우열보다 전환 시점이에요. 레이아웃과 표현 방식이 늘어나는 순간, 자동화 비용 구조가 달라진다는 점을 보여준 사례예요.