Rossum 对比 Lettria

Rossum 读取发票、采购订单、提单及其他交易文件，然后提取、验证并将数据上传至您的 ERP。AI 代理从电子邮件、扫描仪、PEPPOL 或共享驱动器中获取文件，通过 Aurora Document AI 引擎处理，并在需要时将异常情况发送至人工验证界面。该平台支持 276 种语言及手写识别，并随着用户纠正不断学习。

仅提取文本的 OCR 工具会让您的团队在电子表格中修正错误。Rossum 会将提取的字段与主数据、ERP 记录及业务规则交叉核对，推断总账代码和税务代码，并自动触发审批流程或供应商邮件。商务版和企业版增加了重复检测、智能邮箱、自定义 webhook 以及 SAP、Coupa、Workday 和 Oracle 的认证连接器。

Rossum 面向因应付账款文件堆积而苦恼的财务和运营团队、处理运输文件的物流公司以及面临电子发票法规的企业。超过 450 个品牌使用该产品，Everest Group 在其 2026 年 IDP PEAK 矩阵中将 Rossum 评为领导者，Coupa 收购 Rossum 以扩展其支出管理体系。

Lettria 构建了一个图上下文层，将企业文档和数据库转化为本体支持的知识图谱，供自动化团队使用。其 Knowledge Studio GraphRAG 产品解析 PDF、表格、SAP 导出文件和扫描附件，然后通过带有来源引用的多跳问题回答。Perseus 是一个开发平台，用于生成本体和图谱，无需手动建模每个实体。

向量 RAG 工具检索相似片段；Lettria 则遵循结构化和非结构化数据之间的明确关系。公司发布的基准比较显示，图代理的整体准确率为 81.7%，而向量代理为 57.5%，此外文本转图的准确率提高了 30%，提取速度比通用大语言模型快最多 400 倍。该权衡更适合需要审计轨迹而非快速语义搜索的受监管团队。

金融、医疗、法律和工程团队使用 Lettria 处理 ESG 报告、生物医学文献、合同语料库和技术手册。案例研究引用了 Alfa Laval（提取准确率提升 30%）、AP-HP（研究速度提升 60%）以及 Wisecube 将 108 GB 生物医学文本处理成 500 多个监控类别。