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

以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，如聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是学习 NLP 入门的一些建议： 1. 理解基本概念： 明确自然语言处理（NLP）包含自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 了解 NLP 涉及各种技术和方法，目标是让计算机像人类一样理解和使用语言，实现人机交互自然化。 认识到 NLU 专注于让计算机理解人类语言含义，能够识别文本中的情感、意图和实体等，并转化为结构化信息。 知道 NLG 专注于让计算机生成人类可理解的语言，能根据需求和场景生成不同风格和语气的文本。 2. 学习相关课程： 可以学习如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”中关于 Python 基础语法与文本处理，以及利用 Python 进行自然语言处理的课程。 掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。 3. 深入学习技术： 了解机器学习是人工智能的子领域，核心是让计算机通过数据学习提高性能。 明白深度学习是机器学习的子领域，尝试模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 认识到大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用，像 ChatGPT、文心一言等，被训练来理解和生成人类语言。 希望以上建议对您学习 NLP 入门有所帮助。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信的领域。它希望机器能具备像人一样的语言理解能力。 “自然语言”是人类发展过程中形成的信息交流方式，包括各种语种。“处理”包含对自然语言的形、音、义等信息进行理解、转化、生成等操作和加工，如对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等。 NLP 的用途广泛，如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到相关技术。 其技术原理按照内容构成的层次，可分成 5 个层次： 1. 词法分析：找到词汇的各个词素，获取语言学信息。 2. 句法分析：分析句子和短语的结构，找出词、短语等的相互关系及在句中的作用。 3. 语义分析：确定词义、结构意义及其结合意义，明确语言所表达的真正含义或概念。 4. 篇章分析：分析篇章结构，识别不同部分之间的语义联系，结合内外部信息整体理解篇章。 5. 内容生成 在人工智能学科下，自然语言处理（NLP）包含了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 1. NLP：涉及各种技术和方法，使计算机能够分析、理解和生成人类语言，实现人机交互的自然化。 2. NLU：专注于让计算机理解人类语言的含义，能够识别文本中的情感、意图和实体，并转化为结构化信息。 3. NLG：专注于让计算机生成人类可以理解的语言，将结构化数据转化为自然语言文本，能根据不同需求和场景生成不同风格和语气的文本。 在深度学习和自然语言处理（NLP）中，Embedding 是一种特征工程方法，用于将高维度的数据（如单词、短语、句子等）转换为低维度的向量，目的是降低数据的抽象和复杂性，帮助模型理解语义关系。例如在电影推荐系统和文本分类中都有应用。

以下是给您的入门 NLP 的系统性建议： 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两大核心领域。 对于新手入门 NLP，首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程，了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念，体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU，学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG，研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践，加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。

以下是关于 NLP 入门的建议： NLP（自然语言处理）是人工智能领域中重要的分支，其起源早于“人工智能”概念的诞生，艾伦·图灵在其开创性论文中提出的“图灵测试”是重要起点。 NLP 包含了自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）： 1. NLP：涉及各种技术和方法，使计算机能够分析、理解和生成人类语言，目标是实现人机交互的自然化。 2. NLU：专注于让计算机理解人类语言的含义，能够识别文本中的情感、意图和实体，并转化为计算机可理解的结构化信息。 3. NLG：专注于让计算机生成人类可以理解的语言，将结构化数据转化为自然语言文本，能根据不同需求和场景生成不同风格和语气的文本。 如果想学习更多人工智能知识，欢迎持续关注相关内容。

神经网络、反向传播和嵌入是自然语言处理（NLP）的基础概念，以下资源可帮助你理解这些概念以及机器学习和 AI 的基础知识： 1. 课程： ：这是 Andrew Ng 的机器学习入门课程，内容涵盖了机器学习的基础知识。 ：这是 Chris Manning 的深度学习自然语言处理（NLP）课程，通过第一代 LLM 介绍了 NLP 的基础知识。 这些课程提供了深度学习和 NLP 的基础理解，适合初学者和希望深入了解该领域的人。

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。

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：

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：

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。

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 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：

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。

以下是为您提供的关于 AI 类需求产品经理如何写需求文档的相关内容： 工具推荐： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 开发流程： 1. 基础小任务： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，学会必备的调试技能。 对于特定技术学习（如 chrome 插件开发），让 AI 按照最佳实践生成示范项目，包含典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成相关脚本的要求。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，包含影响技术方案选择的细节，方便后续开发时与 AI 交流。 银海相关： 可以通过 Prompt 提示词来复现产品的轻量化版本。 Prompt 提示词是给 AI 的指令，可以是文字或按一定格式的参数描述。 学习 Prompt 提示词可参考：https://www.promptingguide.ai/zh 提供了 10 个场景及相应的 Prompt 提示词和实现效果，包括行业洞察分析、方法论专家、头脑风暴、需求文档设计、功能价值分析、竞品分析报告、流程图/图表设计、思维导图设计、解决方案专家、周报生成器。

要通过 LangChain 实现上传客户需求文档并生成产品规格书（doc 格式），可以按照以下步骤进行： 1. 上传文档：用户可以上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain ChatChat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。

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。

以下是关于 DeepSeek 的相关文档和内容： 章节： 知识点： 申请： 接入： 此外，还有以下相关内容： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！2025 年 2 月 6 日的智能纪要，包括关于 DP 模型的使用分享、音系学和与大模型互动的分享、DeepSeek 的介绍与活动预告等。 DP 模型的功能、使用优势、存在问题、审核方法、使用建议、使用场景和案例展示。 音系学研究、大模型取队名。 DeepSeek 文档分享、使用介绍、未来活动预告。

以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：

以下是关于 DeepSeek 的相关信息： DeepSeek 爆火，价格亲民且实力超群，是智慧开源领航者，实时联网深度推理双冠王，用技术普惠重新定义了 AI 边界。便宜、开源且能联网，在 Appstore 排行第一，导致算力股大跌。 使用地址：https://chat.deepseek.com/（有手机客户端：扫描下面二维码） 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile API 文档地址：无 DeepSeek 的提示词使用方法比较长，单独列了一篇 魔改版本：https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 、https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF 一个提示词让 DeepSeek 能力更上一层楼的相关内容： 效果对比：用 Coze 做了小测试，对比视频 使用方法： Step1：搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话” Step2：将装有提示词的代码发给 Deepseek Step3：认真阅读开场白之后，正式开始对话 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻自己的调试负担 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定） 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚（【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向）、Thinking Claude（项目是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源）、Claude 3.5 Sonnet（最得力的助手）