Data Unlocked

Unstrukturierte Dokumente wie PDFs, Scans oder Office-Dateien enthalten wertvolles Wissen – für Large Language Models (LLMs) sind sie aber schwer direkt verwertbar. Wer bessere Antworten von LLMs möchte, sollte diese Daten zuerst in ein strukturiertes Format überführen. Besonders Markdown hat sich bewährt, da es die Dokumentstruktur erhält (Überschriften, Listen, Tabellen, Bilder, Formeln, Codeblöcke). Das verbessert das Verständnis der Modelle, reduziert Halluzinationen und steigert die Qualität von Retrieval-Augmented-Generation (RAG) Pipelines deutlich.

Im Markt haben sich drei Lösungen etabliert, die unstrukturierte Dokumente automatisch in Markdown konvertieren: Mistral OCR (Cloud-Service), IBM Docling (Open Source, lokal) und MinerU (Open Source, Forschungskontext). Im Folgenden der Vergleich.

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Mistral OCR – Cloud-Service mit Benchmark-Qualität

Mistral OCR ist ein KI-basierter API-Dienst zur Dokumentenverarbeitung.

• Stärken: Herausragende Genauigkeit bei komplexen Inhalten (Mathematik, Tabellen, Bilder, mehrsprachige Texte), sehr schnell und hoch skalierbar, sofort einsatzbereit ohne Installation.
• Schwächen: Cloud-Zwang – Daten müssen hochgeladen werden, Kosten pro Nutzung, eingeschränkte Self-Hosting-Optionen.

Für Unternehmen, die auf Qualität und Geschwindigkeit setzen bietet Mistral die im Moment leistungsstärkste Lösung und ist dabei auch AI-konform nach europäischem Recht.

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Docling – Open Source von IBM

Docling ist ein von IBM Research entwickeltes Open-Source-Toolkit.

• Stärken: Läuft lokal, volle Datenkontrolle, unterstützt viele Formate (PDF, Word, PPT, HTML), sehr gute Output-Qualität, frei nutzbar (MIT-Lizenz), Integrationen in LangChain und LlamaIndex.
• Schwächen: Noch Schwächen bei Formeln und Charts, etwas Konfigurationsaufwand, längere Laufzeiten bei großen Datenmengen.

Docling ist besonders attraktiv für Unternehmen, die Datensouveränität und Open-Source-Prinzipien hoch priorisieren.

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MinerU – Forschungsprojekt mit Stärken bei Formeln

MinerU wurde im akademischen Umfeld entwickelt und punktet mit einigen Spezialfunktionen.

• Stärken: Erkennung mathematischer Formeln (LaTeX-Ausgabe), starke Tabellenextraktion, mehrsprachige OCR mit 80+ Sprachen, Entfernung von störenden Elementen (Kopf-/Fußzeilen).
• Schwächen: Noch junges Projekt, höhere Rechenanforderungen, keine direkte Integration in gängige RAG-Frameworks.

MinerU ist spannend für forschungsnahe oder technisch anspruchsvolle Szenarien, muss sich aber noch im Unternehmenseinsatz bewähren.

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Fazit: Mistral als beste Lösung für europäische Kunden

Alle drei Tools verbessern die Qualität von LLMs erheblich, indem sie unstrukturierte Dokumente in strukturiertes Markdown umwandeln. Open-Source-Ansätze wie Docling und MinerU sind starke Optionen für Organisationen, die maximale Kontrolle über ihre Daten benötigen und eigene Infrastruktur betreiben wollen.

Doch wer schnell, skalierbar und mit höchster Erkennungsqualität arbeiten möchte, findet derzeit in Mistral OCR die beste Lösung – gerade für europäische Kunden. Mistral kombiniert technologische Spitzenleistung mit einfacher Integration und ist damit ideal, um unstrukturierte Daten effizient für LLMs nutzbar zu machen.

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Quellen:

https://github.com/docling-project/docling

https://felix-pappe.medium.com/pdf-to-markdown-simplified-implementation-and-comparison-of-mistral-and-docling-5c70b6f9a8f0

https://mineru.net/

https://mistral.ai/news/mistral-ocr

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