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用大模型将扫描版PDF进行OCR的工具

Answer

以下是一些关于用大模型将扫描版 PDF 进行 OCR 的工具的相关信息:

  • kimi 目前不支持扫描版本的 PDF,需要纯文字才能识别。
  • 大模型招投标文件关键数据提取方案中的输入模块设计,支持多种格式的文档输入,包括 PDF 等。对于图片,可以借助开放平台工具文档内容提取中的 OCR 工具进行文本提取。
  • 在 0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得-银海的相关内容中,提到了将 OCR 添加到工作流程中,输入为一张图片,具备图像理解和识别图像文本信息两个能力,之后以这两个能力生成的内容为输入使用大模型生成文案标题和文案。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

kimi:一些prompt技巧

截止2月4日,kimi还不支持扫描版本的pdf,还是要纯文字的才能识别,感谢姚怡枝尝试告知无人之路GO无人之路2024-02-01 20:58发表于浙江https://mp.weixin.qq.com/s/yBeW02l9ULQYGaOxO2R4PA引子最近上下班的地铁上在读《深度学习入门--基于Python的理论与实现》,希望补一补这一波AI浪潮的基础。这是日本作者斎藤康毅深度学习“鱼书”系列的第一本,非常好读。这个系列的特点是从0开始,深入浅出;我已经刷到第三本了,强烈推荐给所有想要了解深度学习的同学。因为可读性强,刷得快,一个星期就完本;但读完之后总是觉得不踏实,对自己的掌握程度不确定。自然而然地问,大语言模型能帮我复习、测试和巩固吗?于是,开启了探索之旅。要让大模型根据书本的内容来与我交互,首先需要将整本书喂给它,这一步是关键。而这第一步就成了很多大模型产品的门槛。首先是ChatGPT,由于众所周知的原因,它的网络非常不稳定,我上传了很多次本书的PDF都没有成功:再试试支持超长上下文的Claude吧,发现它有10MB的附件限制,而这个PDF文档是11.3MB,超长限制😭还有什么办法呢?这时候,耳边响起了“kimi”的声音!

大模型招投标文件关键数据提取方案

用于处理各种格式的文档输入,包括PDF、Word、Excel、网页等,转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持:需要支持从多种格式(PDF、Word、Excel、TXT等)中提取文本。对于图片,可以借助OCR工具进行文本提取,(开放平台工具:[文档内容提取](https://www.bigmodel.cn/dev/howuse/fileqa))。网页可以使用网页爬虫工具(如Scrapy、BeautifulSoup、Selenium)抓取网页中的文本和表格数据。通过解析HTML的DOM结构,提取目标数据。(平台暂无工具)参考代码

0基础跨界AI编程共学 零基础手搓AI拍立得-银海

[heading2]智能章节本章节首先表明底部图像已完成,介绍了其包含logo、小程序、文本、图片和装饰物的布局流程。接着提到接下来要进行文字生成部分,先保存现有流程再做文本。还解答了能否添加多个图片的问题,称可以通过设多个image变量输入多张图片。最后简单提及一个电饭锅。[57:57](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnmql24qtl7oh7cv281n82?t=3477000)图像流与工作流结合,医美局河图生成中的图像理解输入要求本章节图像流已完成,接下来要将图像流与工作流以及文本生成相结合以生成完整图片。创建医美局河图生成文本拼接图像流的工作流,其输入节点为一张图片,在插件使用的图像理解环节,若输入参数为URL信息可直接使用,不是则需转换,目前偏向实体识别,不需要OCR模型。[01:00:46](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnmql24qtl7oh7cv281n82?t=3646000)nimbus演示添加OCR到工作流程并结合大模型根据图像理解和OCR内容生成文案标题和文案本章节主要是进行添加OCR的简单演示,将OCR添加到工作流程中,输入为一张图片,这样就具备图像理解和识别图像文本信息两个能力。之后以这两个能力生成的内容为输入使用大模型,通过引用相关信息,根据要求生成文案标题和文案,用户提示词的写法是重点。[01:03:22](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnmql24qtl7oh7cv281n82?t=3802000)用户提示词的简单写法:模仿风格输出标题与正文

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如果我是一个只会使用大模型对话,不了解提示词逻辑,想要逐步学习ai相关知识的人,你推荐什么呢
以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐: 1. 关于大模型的思考与探讨:普通用户使用大模型时,语言不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式:通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。 3. 提示词的挖掘:写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐:读书最有效的是笨方法,不取巧,花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词:针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势,但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味,对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考: 原汁原味与生效元素的平衡:为得到原汁原味的效果,需考虑是否反刻某些元素;生效的小技巧大模型可能会内置,如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理:找到凝练的核心概念(a)后,根据对象用不同方式(b)表达,核心在于找到准确的 a,而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出:通过阅读吸收输入,转换为自己的语言输出,与大模型交互提炼精华,多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词: 是否需要提示词工程,是否需要学提示词:持反对观点,像打字和写作一样。方法论不是关键,不断尝试和大模型交互,便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗:不需要。网上流传最广的提示词方法论,是“给大模型一个角色”,这是一个好的策略,但不是必须遵循的原则,甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则,也可以聊着聊着临时更改规则,和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的,如果没达成,那就锲而不舍的开一个新窗口,再尝试一下。如果还是不行,换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题:Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构,使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南: 第一步:要有一个大模型帐号,至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替: 第二步:看 OpenAI 的官方文档:
2025-03-06
怎么利用大模型训练自己的机器人
利用大模型训练自己的机器人可以参考以下内容: OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划显示,在互联网上所有的图像和视频数据上训练一个与人类大脑大小相当的 AI 模型,将足以处理复杂的机器人学任务。常识推理隐藏在视频和文本数据中,专注于文本的 GPT4 在常识推理上表现出色。Google 最近的例子展示了机器人学能力可从大型视觉/语言模型中学习,在语言和视觉训练基础上,只需最少的机器人学数据,视觉和文本任务的知识就能转移到机器人学任务上。特斯拉训练的“Optimus”通过人类示范学习抓取物体,若人类示范是先进机器人学性能所需的一切,在互联网上所有视频上训练的大模型肯定能实现惊人的机器人学性能。 梦飞提供了在自己的电脑上部署 COW 微信机器人项目的教程,程序在本地运行,若关掉窗口进程结束,想持续使用需保持窗口打开和运行。以 Windows10 系统为例,注册大模型可参考百炼首页:https://bailian.console.aliyun.com/ ,需更改"model"和添加"dashscope_api_key",获取 key 可参考视频教程。 张梦飞提供了从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程,部署大语言模型包括下载并安装 Ollama,根据电脑系统下载:https://ollama.com/download ,安装完成后将下方地址复制进浏览器中确认安装完成:http://127.0.0.1:11434/ 。下载 qwen2:0.5b 模型,Windows 电脑按 win+R 输入 cmd 回车,Mac 电脑通过 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”,复制命令行粘贴回车等待下载完成。
2025-03-03
利用大模型构建系统的工具
以下是关于利用大模型构建系统的工具的相关内容: 大模型的发展历程: 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年,Google 提出 BERT,其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模,开创了预训练语言表示范式,参数规模为 110M 到 340M。 2018 年,OpenAI 提出 GPT,开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号,展示了强大的语言生成能力,参数规模达 1750 亿。 2021 年,Meta 提出 Large LAnguage Model Approach(LLAMA),这是首个开源模型,为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具,参数规模为十亿到千亿。 Inhai:Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流: 以 Kimi Chat 为例,它利用「网页搜索」工具在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,给出结论。同时,PPT 中介绍了众多不同领域类型的工具,为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 Planning:Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程的运行。例如,先识别男孩姿势,再使用相关模型合成女孩图像,接着使用图像理解文本模型,最后语音合成输出。 Multiagent Collaboration:吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,可让大语言模型扮演不同角色相互协作,共同开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架:OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型 LLM 扮演 Agent 的“大脑”。规划包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务,反思和改进指对过去行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来步骤,提高最终结果质量。记忆用于存储信息。 开发:LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG: LangChain 是专注于大模型应用开发的平台,提供一系列组件和工具构建 RAG 应用: 数据加载器:从数据源加载数据并转换为文档对象,包含 page_content 和 metadata 属性。 文本分割器:将文档对象分割成多个较小的文档对象,方便后续检索和生成。 文本嵌入器:将文本转换为嵌入,用于衡量文本相似度实现检索。 向量存储器:存储和查询嵌入,通常使用索引技术加速检索。 检索器:根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型:基于大模型生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下:(具体流程未给出)
2025-02-28
表格内填充的内容如何批量循环调用大模型生成内容
以下是关于表格内填充内容如何批量循环调用大模型生成内容的相关信息: 大模型生成文字并非一次性输出整段,而是通过反复调用神经网络模型,一个字一个字地续写,直到输出结束符号。其输出不是确定的一个字,而是所有字的概率,可选择概率高的字或随机挑选。 在生成标题、导语、大纲等涉及文本理解与创作的任务时,可通过配置 LLM 节点来实现。为节省 token 消耗和模型调度费用,在满足预期的情况下,应减少大模型处理环节。例如,豆包·function call 32k 模型能在一轮对话中稳定生成这些内容。配置时要关注节点的各项设置,如根据实际情况调大模型的最大回复长度,并设计填入用户提示词。
2025-02-24
0到1使用大语言模型
以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 大模型安全: 1. 通过对齐(指令调优)使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障,可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布,使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题,存在越狱(Jailbreak)情况,导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点: 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构,目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大,来自互联网,参数多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务,ChatGPT 则通过对话完成任务,二者在形式和安全性上有差别。
2025-02-19
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 注意事项: 微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
dify如何将一个pdf文件上传到知识库中,pdf文件中包含图文信息
要将一个包含图文信息的 PDF 文件上传到知识库中,您可以按照以下步骤操作: 1. 在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。 2. 将要上传的 PDF 文件拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文件。 注意事项: 目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容。 每个文件不得大于 20M。 一次最多可上传 10 个文件。 3. 当上传完成后单击下一步。 4. 选择内容分段方式: 自动分段与清洗:系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义:手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符:选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度:设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则: 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 5. 单击下一步完成内容上传和分片。
2025-03-07
pdf ai工具有哪些
以下是一些常见的 PDF AI 工具: 1. DeepL(网站):点击页面“翻译文件”按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部“更多”按钮,选择“制作双语 BPUB 电子书”“翻译本地 PDF 文件”“翻译 THML/TXT 文件”“翻译本地字幕文件”。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译“Document”按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏“文件翻译”,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击“文档翻译”,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方“切换成电子书”,轻触屏幕唤出翻译按钮。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
ai智能审图,包括不限于pdf,dwg格式文件
以下是一些能够帮助建筑设计师审核包括 PDF、DWG 等格式文件的规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面应用了 AI 技术。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式。在住宅设计早期阶段,可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图构件开始,形成全自动智能审图流程,包括自动导入设计图、自动区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果,同时为建筑信息自动建模打下基础,实现建筑全寿命周期内信息集成和数据汇总管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议您根据具体需求选择合适的工具。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
零编程基础,我想写一个程序实现识别pdf格式的车险保单。我需要多久时间?
对于零编程基础的您来说,要编写一个能够识别 PDF 格式车险保单的程序,所需时间会比较长。这取决于您学习编程的速度和投入的精力。 如果您每天能够投入大量时间学习并实践,可能需要几个月的时间来掌握必要的编程知识和技能,然后再花费一定时间来开发和调试这个程序。 但如果您只是利用业余时间学习,可能需要半年甚至更长时间才能实现这个目标。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到多种因素的影响,比如您的学习能力、学习资源的质量、遇到问题时解决的效率等。
2025-03-05
企业建立私有大模型时候,采用什么工具进行RAG,高效实习企业知识文档、表格和pdf图纸的向量化
企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时,可参考以下工具和方法: 1. 本地部署资讯问答机器人: 导入依赖库,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 Python 程序中跑大模型(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量,可使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发:LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据,根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象,根据文本特点选择合适的文本分割器,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中,根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器,如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器,使用向量存储器检索器,传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型,根据性能和成本选择合适的聊天模型,如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-02-27
PDF 转 word AI 公交
以下是一些将 PDF 转换为 Word 的 AI 工具和方法: 1. DeepL(网站):点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外,对于美国电工教材 PDF 的翻译,推荐策略为: 1. 将 PDF 转 Markdown,人工校验后再分页翻译。 2. 无合适工具时,可用 AI 协助:将 PDF 转为图片,再用 Gemini Flash 2.0 转成英文 Markdown。推荐工具:Microsoft Markitdown,工具地址:
2025-02-26
请罗列出你掌握的OCR技术 以【方式名称+曾使用过自认最熟练的操作】的格式填写
以下是我掌握的 OCR 技术: OCR 识别:对图片进行 OCR 识别,获取图片中的文本信息,并对识别结果进行调整和优化。
2025-03-10
我希望你向我推荐一个AI培养我画画的兴趣爱好。我目前23岁,无任何画画基础,目前用IPA中的procrate APP绘画比较方便,我喜欢颜色鲜艳的简笔画,但是我对procrate APP并不熟悉,希望有一个AI能充当我的花花启蒙老师,带领我使用procrate APP学习简笔画
很抱歉,以上提供的内容中没有直接针对您需求的有效推荐。不过,您可以考虑以下途径: 1. 【野菩萨的 AIGC 资深课】:由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画等多个体系的知识。 2. 您还可以在网络上搜索关于 Procreate APP 以及简笔画的教学视频和教程,有很多免费或付费的资源可供选择。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-02-10
有ocr工具没
以下为您介绍一些 OCR 工具: 1. Zerox OCR 工具:这是一款开源的 GPT OCR 工具,支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown。可并发处理,能选择特定页面及模型选项。详细介绍可参考: 2. Surya:这是一款多语言文档 OCR 工具,能提供准确的逐行文本检测和识别。支持包括英语、中文、日文、印地语等语言。详情可查看:
2025-02-08
文档自动化的技术方案: OCR+NLP pipeline指的是什么,个人具体怎么实施
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)+NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)pipeline 是一种将 OCR 技术和 NLP 技术相结合的文档自动化处理流程。 OCR 用于将文档中的图像或扫描的文字转换为可编辑的文本。 NLP 则对转换后的文本进行分析、理解和处理,例如提取关键信息、分类、情感分析等。 对于个人实施 OCR + NLP pipeline,大致可以按照以下步骤进行: 1. 选择合适的 OCR 工具和服务:有许多开源和商业的 OCR 工具可供选择,根据您的需求和技术能力进行评估和选用。 2. 准备数据:收集和整理需要处理的文档,并确保其质量适合 OCR 处理。 3. 进行 OCR 处理:使用选定的 OCR 工具对文档进行转换。 4. 选择 NLP 框架和模型:根据具体的任务和需求,选择适合的 NLP 框架和预训练模型。 5. 数据预处理:对 OCR 输出的文本进行清洗、预处理,以便 NLP 模型能够更好地处理。 6. 训练和优化 NLP 模型(如果需要):如果通用模型不能满足需求,可以使用标注数据进行训练和优化。 7. 集成和部署:将 OCR 和 NLP 部分集成在一起,并部署到实际应用环境中。 需要注意的是,实施过程中可能会遇到一些技术挑战,例如文档格式的复杂性、OCR 识别的准确性、NLP 模型的适应性等,需要不断调试和优化。
2025-02-08
ocr
关于 OCR 的相关信息如下: GPT 的 OCR 识别问题及解决方案: 问题:开启代码执行功能时,GPT 会尝试用代码完成 OCR,导致无法正确识别图片文字。 解决方案: 如果是自定义 GPT,关闭 Code Interpreter。 无法关闭时,提问时明确说明“不要执行代码,请用自身多模态能力识别文字”。 直接使用 ChatGPT,而非 GPT。参考链接: 开源的 Zerox OCR 工具: 支持将 PDF、DOCX 转换为 Markdown。 可并发处理,能选择特定页面及模型选项。详细介绍参考:
2025-01-17
ocr大模型的原理
OCR 大模型的原理如下: 1. 生成式:大模型根据已有的输入为基础,不断计算生成下一个字词(token),逐字完成回答。例如,一开始给定提示词,大模型结合自身存储的知识进行计算推理,算出下一个单词的概率并输出,新的输出与过去的输入一起成为新的输入来计算下一个词,直到计算出的概率最大时结束输出。 2. 预训练:大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。预训练需要花费大量时间和算力资源,且在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息可能不完备和滞后。 3. 规模效应:参数规模的增加使得大模型实现了量变到质变的突破,最终“涌现”出惊人的“智能”。就像人类自身,无论是物种进化还是个体学习成长,都有类似“涌现”的结构。
2024-12-26
有没有能够把纸质歌谱扫描转变成电子版的工具
目前市面上有一些能够将纸质歌谱扫描转化为电子版的工具,例如: 1. Adobe Acrobat DC:功能强大,不仅可以扫描文档,还能进行编辑和转换。 2. CamScanner:一款移动端的扫描应用,方便快捷。 3. Microsoft Office Lens:能将扫描的内容转换为可编辑的文档。 您可以根据自己的需求和使用场景选择适合的工具。
2025-03-10
什么软件能把扫描件中的签字抹除
目前在 AI 领域,暂时没有专门针对扫描件中签字抹除的特定软件。但一些图像处理软件如 Adobe Photoshop 可能具备相关的功能,不过这需要一定的图像处理技能和知识。另外,需要注意的是,未经授权擅自抹除扫描件中的签字可能涉及法律问题,请在合法合规的前提下进行相关操作。
2025-01-22
帮我生成一个小程序,功能涉及“个人多名片管理”“可以通过扫描纸质名片生成电子名片、手动填写信息生成电子名片、关键字词ai智能生成名片”“支持手动编辑名片信息”“每个信息都可以通过ai生成及润色”“支持添加案例”“支持客户名片管理”“分享客户后,客户打开名片,支持交换信息并生成自己的名片”
要开发您所描述的涉及“个人多名片管理”等功能的小程序,以下是一些参考步骤和相关信息: 微信小程序开发基础: 1. 注册小程序:登录微信公众号首页,选取小程序,用新邮箱绑定注册。 2. 小程序信息填写:注册验证通过后,填写小程序信息和类目,名称可根据功能设定,头像可网上获取或利用工具生成。 3. 开发者工具下载:回到发布流程页面,点击“普通小程序开发者工具”,选择“微信开发者工具”,下载 windows 64 位版本。 4. 创建小程序项目:打开下载好的微信开发者工具,选择创建小程序。注意获取账号信息中的 id,选择不使用云服务,并选择 javascript 基础模板。 相关案例: 1. 有“使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频”的案例,演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。 2. “开发:GLM 等大模型外接数据库”的案例,可调整 prompt,匹配不同知识库,让 LLM 扮演不同角色,如财务分析师、智能客服等。 目前没有与您需求完全匹配的直接可用的开发案例,但您可以参考上述基础步骤和相关案例的思路,结合您的具体需求进行开发。
2024-11-25
AI可以通过扫描我从而精准的判断出我骨头的位置并基于丰富的医疗学识制作出医疗思路,从而使我避免人工的失误且人类医生的刻意为难
目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展,但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置,并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策,例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位,但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且,大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的,不存在刻意为难的情况。
2024-08-26
有没有扫描手写文稿生成电子文稿的工具?
目前有多种可以扫描手写文稿生成电子文稿的工具,例如: 1. 扫描全能王:功能强大,能较好地识别手写文字并转换为电子文稿。 2. 白描:识别准确率较高,操作相对简单。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-08-21