LLM的OCR方案旨在将法律文档,如判决书、合同、法律文件等,进行高效、准确的文字识别,以便于法律从业者进行快速检索、编辑和分析。这一方案采用先进的OCR技术,结合LLM领域的特点,对法律文档进行深度处理,提取出关键信息,提高工作效率。 该方案具有以下特点: 1.高效性:OCR技术能够快速识别文档中的文字信息,实现批量文档的...
由此，通过结合对象检测、OCR 和 LLM，我们能够创建出强大而有效的数据处理管道，尤其在对精度有高要求的应用中格外重要。总结来看，通过将定制训练的 YOLOv10 模型与 EasyOCR 联手，并再通过 Ollama 的 Llama 3.1 来增强输出，不仅提升了文本识别的工作流程，亦在复杂图像或视频文本的检测、OCR 结果的清理及后续...
3、在边界框上运行 OCR 现在我们已经使用 YOLO 隔离了文本区域,我们可以在这些特定区域内应用 OCR,与在整个图像上运行 OCR 相比,这大大提高了准确性: import easyocr # Initialize EasyOCR reader = easyocr.Reader(['en']) # Function to crop frames and perform OCR def run_ocr_on_boxes(frame, boxes):...
随着这些 OCR 管道中不同模型的数量随着时间的推移而减少，模型的大小和功能却不断增加，从而推动了准确性的提高，并使通用 OCR 的最终目标更加接近。为什么 OCR 在构建基于 LLM 的应用程序时很重要 大语言模型和 OCR 的结合标志着数据处理和分析领域的重大进步。通过利用大语言模型的上下文理解和 OCR 的文本和布局...
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)和LLM(Large Language Models,大型语言模型)是实现信息抽取的两个关键技术。OCR可以从图像中提取文本信息,而LLM可以根据上下文理解并生成文本。本文将探讨如何将OCR和LLM结合,实现定制化的关键信息抽取,并附上开源大语言模型的汇总整理。一、OCR技术OCR技术是实现信息抽取的...
本文结合LLM的理解能力,再去调用精确的OCR工具,来实现了智能文档agent的应用,也有很大的想象空间,比如发票报销小助手,个人证照管理助手等。 技术架构图: 基于精准且种类丰富的OCR API或者模型,DocMaster可以读取理解并响应复杂的文档图文信息,不仅包括传统的OCR内容数字化,还包括多模态的信息抽取,以及调佣大模型可以完成...
1.6 实际应用中的OCR框架 Tesseract:一个开源的OCR引擎,结合深度学习技术进行字符识别。 Google Vision API:提供基于云的OCR服务,能够处理复杂场景下的文本识别。 Microsoft Azure OCR:同样是基于云的OCR服务,支持多语言识别和复杂文档处理。 总之,大模型中的OCR过程是一个结合图像处理、深度学习和自然语言处理的综合系...
一个基于 LLM 的 OCR 扫描 PDF 开源工具 LLM-Aided OCR。 旨在通过利用多模态大语言模型(LLM)将原始的 OCR 扫描 PDF 文本转换成高准确度、格式正确且易于阅读的 Markdown 文档。 GitHub:github.com/Dicklesworthstone/llm_aided_ocr 首先将 PDF 文件转图像,进行 OCR 扫描处理提取文本,再利用本地 LLM 或 API...
LLM + OCR 后面可以扩展插件支持一些奇怪的表格处理数据,也可以使用openai的模型,目前是做了一个POC验证。 主要是为了方便识别一些简单的小图片,比如有些图片上的文字等消息,需要整理出来或是复制等,也能识别一些不清晰的内容。 Quick Start PP-OCR-V4.0 Ollama (gemma2:2b-instruct-q8_0) flask chrome plugin...
本研究介绍了 mPLUG-DocOwl2,这是一种能够高效进行无 OCR 多页文档理解的多模态大语言模型。强大的高分辨率 DocCompressor 架构使用以全局视觉特征为指导的交叉注意力机制,将每个高分辨率文档图像压缩到仅 324 个标记。在单图像基准测试中,DocOwl2 优于现有的压缩方法,并在使用更少视觉标记的情况下与最先进的 M...