OCR ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲರೂ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ನಟಿಸುವ ವಿಷಯ
OCR ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ವೈ-ಫೈ ಇದ್ದಂತೆ: ಎಲ್ಲವೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಎಲ್ಲರೂ ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡದಿದ್ದಾಗ, ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ನಾವೆಲ್ಲರೂ ಏನು 'ಆಗಬೇಕು' ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತಜ್ಞರಾಗುತ್ತೇವೆ. ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (large language models) ಮನುಷ್ಯರಿಂದ 'ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಓದುವ' ಕೆಲಸವನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರೊಂದಿಗೆ, OCR ಕಿರಿಕಿರಿ ಉಂಟುಮಾಡುವ ಪೂರ್ವ ಹಂತದಿಂದ ಇಡೀ ಆಟದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನೇ ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ. ನಿಮ್ಮ OCR ಎಡವಟ್ಟಾದರೆ, ನಿಮ್ಮ LLM ತಡವರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಸ ಹಾಕಿದರೆ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕಾಗದ ಹೊರಬರುತ್ತದೆ.
“DeepSeek-OCR vs ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR” ಎಂಬುದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯ ಹೋರಾಟದಂತೆ ಧ್ವನಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಹಾಗಲ್ಲ. ಇದು ಕೆಲಸದ ಸ್ವರೂಪದ ಬಗ್ಗೆ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ತನ್ನ ಕೆಲಸವು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ತನ್ನ ಕೆಲಸವು ಮಾನವರು ಓದುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ - ರಚನೆ, ವಿನ್ಯಾಸ, ಅರ್ಥವಿವರಣೆ, ಗೊಂದಲಮಯ ಚಾರ್ಟ್ಗಳು, ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು, ಇಡೀ ಅವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಸಾರ - ಇದರಿಂದ LLM ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕದೆ ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಬಹುದು.
ಇದು ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರದಂತೆ ಧ್ವನಿಸಿದರೆ, ಅದು ಹೌದು. ಆದರೆ ಅದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ.
“ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR” ನಿಜವಾಗಿ ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ)
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR, ಉತ್ತಮವಾದವು ಸಹ, ಒಂದು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಆಗಿದೆ: ಬೈನರೈಸ್, ಸೆಗ್ಮೆಂಟ್, ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ, ಗ್ಲಿಫ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ, ಬಹುಶಃ ನಿಘಂಟಿನೊಂದಿಗೆ ಪದಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ. ನೀವು ಅದೃಷ್ಟವಂತರಾಗಿದ್ದರೆ ನಿಮಗೆ ಲೇಔಟ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು, ಕೆಲವು ಓದುವ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು PDF ಪಠ್ಯವು ನೀವು ನೋಡುವದಕ್ಕೆ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ವೇಗವಾಗಿದೆ, ಪ್ರಬುದ್ಧವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದಂತಿದೆ. ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮುದ್ರಿತ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪುಡಿಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ರಸೀದಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಸಣ್ಣ ಪದಗಳಂತೆ ನಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮುದ್ದಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ, “ನನಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿ” ಎಂಬ ಮನಸ್ಥಿತಿಯೇ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ತಪ್ಪಾಗಿಸುತ್ತದೆ:
- ರಚನೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡರೆ, ಅರ್ಥವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಅಲ್ಪವಿರಾಮ ಸೂಪ್ ಆಗಿ ಚಪ್ಪಟೆಯಾದ ಟೇಬಲ್ ಡೇಟಾ ಅಲ್ಲ. ಅದು ಕೇವಲ ಕಾಗದದ ಚೂರು.
- ಓದುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡರೆ, ಸುಸಂಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಎರಡು-ಅಂಕಣಗಳ ಜರ್ನಲ್ಗಳು ದಾದಾ ಕವಿತೆಯಾಗುತ್ತವೆ.
- ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡರೆ, ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ಚಿತ್ರದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಮುಖ್ಯ ಪಠ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಸತ್ಯಗಳಾಗುತ್ತವೆ.
- ಮೂಲವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡರೆ, ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪುಟ ಮತ್ತು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕೇವಲ ವೈಬ್ಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಕೆಳಹಂತದ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು (ನೀವು, ಅಥವಾ ಕೆಲವು ರೆಜೆಕ್ಸ್ಗಳು) ರಚನೆಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. LLM ಗಳು ಊಹಿಸಬಹುದು, ಖಚಿತವಾಗಿ. ಊಹಿಸುವುದು ಅವುಗಳಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ - ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ನೀವು ಅನುಸರಣೆ, ಹಣಕಾಸು ಅಥವಾ ವೈದ್ಯಕೀಯದ ಹತ್ತಿರವೂ ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ.
DeepSeek-OCR ಬದಲಿಗೆ ಏನು ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ
DeepSeek-OCR LLM-ಯುಗದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ: OCR ಕೇವಲ ಪಠ್ಯ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ ಅಲ್ಲ, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಇದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಾಗಿ ಓದಲು ವಿಷನ್-ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ - ಲೇಔಟ್, ಶ್ರೇಣಿ, ಪಾತ್ರಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು - ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ LLM ಗೆ ಕೇವಲ ರಾಶಿ ಕಾಣಿಸದೆ ನಕ್ಷೆ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದನ್ನು “ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ OCR” ಎಂದು ಕರೆಯಿರಿ. ಆ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಮೊದಲು ರಚನೆ. ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳಾಗಿವೆ, ಪಟ್ಟಿಗಳು ಪಟ್ಟಿಗಳಾಗಿವೆ, ಟೇಬಲ್ಗಳು ಟೇಬಲ್ಗಳಾಗಿವೆ (ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಣಗಳು ಹಾಗೇ ಇರುತ್ತವೆ), ಕೋಡ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳು ಕೋಡ್ ಆಗಿವೆ, ಗಣಿತವು ಗಣಿತವಾಗಿದೆ.
- ಮಾನವನಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹ ಓದುವ ಕ್ರಮ. ಲೇಖನಗಳು ಪದಗಳ ಸಲಾಡ್ನಂತೆ ಅಲ್ಲ, ಲೇಖನಗಳಂತೆ ಓದಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
- ಅರ್ಥವಿವರಣೆ ಟೋಕನ್ಗಳಾಗಿ. ಅಂಶಗಳು ಕೇವಲ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲ; ಅವು ಟೈಪ್ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ: ಶೀರ್ಷಿಕೆ, ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿ, ಹೆಡರ್, ಕಾನೂನು ಷರತ್ತು, ಸಹಿ.
- ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಭಾಗವು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ.
- ಬಹುಮಾದರಿಯ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕತ್ವ. ಪಠ್ಯವು ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ವಿಚಿತ್ರ ಫಾಂಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿದಾಗ, DeepSeek-OCR ಗ್ಲಿಫ್ ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರ ಬದಲಿಗೆ ವಿಷನ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ಅಂದರೆ: ಔಟ್ಪುಟ್ LLM ಗುಡಿಸುವ ಕೆಲಸಗಾರನಾಗದೆ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುವಿನಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ.
DeepSeek-OCR vs ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR: LLM ಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸ
ಇದನ್ನು ನಿಜವಾದ LLM-ಕೇಂದ್ರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಲಂಗರು ಹಾಕೋಣ:
- ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG): ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ನಿಮಗೆ ಬ್ಲಾಬ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ನಿಮಗೆ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ-ಅಂಶದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು 200-ಪುಟಗಳ PDF ಅನ್ನು ಒಂದು ವೆಕ್ಟರ್ಗೆ ತುಂಬುವುದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಚಂಕಿಂಗ್ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿರುವ ಬದಲು ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
- ಟೇಬಲ್ QA: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ನೊಂದಿಗೆ, “ಪ್ರದೇಶ B ಯಲ್ಲಿ Q3 YoY ಬೆಳವಣಿಗೆ ಏನು?” ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ನಿಮಗೆ ಭುಜ ಅಲ್ಲಾಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಸಂಖ್ಯೆ ಸಿಗುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ನೊಂದಿಗೆ, ಮಾದರಿಯು ಹೆಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಿರುವ ಟೇಬಲ್ ರಚನೆಯನ್ನು ದಾಟಬಹುದು - ಮತ್ತು ಪುಟ 14 ಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ ತೋರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸರಿಯಾದ ಸೆಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಬಹುದು.
- ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೀತಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು: OCR ಅಡ್ಡ-ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಚಪ್ಪಟೆಗೊಳಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ LLM ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ಷರತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆ, ಇನ್ಲೈನ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ಗಳನ್ನು ಹಾಗೇ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
- ವೈಜ್ಞಾನಿಕ PDF ಗಳು: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಸಮೀಕರಣಗಳು, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಎರಡು-ಅಂಕಣಗಳ ಲೇಔಟ್ನಲ್ಲಿ ಎಡವುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಣ A ಅನ್ನು ಅಂಕಣ B ಗೆ ಒತ್ತೆಯಾಳುವ ಪತ್ರದಂತೆ ಜೋಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಸ್ಕ್ರೀನ್ಶಾಟ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಕೋಡ್: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಏಕರೂಪದ ಅಕ್ಷರಗಳ ಗೊಂದಲವನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ಕೋಡ್ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಂಡೆಂಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ಗೆ ಅದೇ ಮುಖ್ಯ.
ಇದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ಪತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಕಚ್ಚಾ ಅಕ್ಷರಗಳ ನಿಖರತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. LLM ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಮೂಲಕ ದೋಷಗಳು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಇದು. ಆಳವಾದ, ಬೇಸರದ ಸತ್ಯ: ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ರಚನೆಯು ಡೇಟಾ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅದರಲ್ಲಿ ಕೆಲವನ್ನು ಎಸೆಯುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ಹಾಗೆ ಮಾಡದಿರಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಖರತೆ ಮಾತ್ರ ಅಳತೆಗೋಲಲ್ಲ (ಆದರೆ ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ)
ನೀವು ಸುಲಭ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿನ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ಎರರ್ ರೇಟ್ (CER) ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, DeepSeek-OCR ಮತ್ತು ಉನ್ನತ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಂಜಿನ್ ನಡುವಿನ ಡೆಲ್ಟಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಒಂದೇ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲ; ಅವು ಡೊಮಿನೊ ರನ್ಗಳು. ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿನ ತಪ್ಪಾದ ಲೈನ್ ಬ್ರೇಕ್ ತಪ್ಪಾದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಹರಡಬಹುದು, ಅದು ತಪ್ಪಾದ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ರೌಂಡಿಂಗ್ ದೋಷವಲ್ಲ. ಅದು ಕಾಗದದ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿನ ದೋಷ.
LLM ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ DeepSeek-OCR vs ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಫ್ರೇಮಿಂಗ್ ಎಂದರೆ “ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ನಿಷ್ಠೆ”. “ಅದು ಅಕ್ಷರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಓದಿತೇ?” ಎಂಬುದಲ್ಲ, ಆದರೆ “ಅದು ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿತೇ?” ಎಂಬುದಾಗಿದೆ. ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿ ಒಂದು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ ಅಲ್ಲ. ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಕೇವಲ ದಪ್ಪಗಿನ ಪಠ್ಯವಲ್ಲ. ಸಿಗ್ನೇಚರ್ ಬ್ಲಾಕ್ “ಕೆಳಗಿನ ಬಳಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಎಲ್ಲಾ ದೊಡ್ಡಕ್ಷರ” ಅಲ್ಲ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಗೆ ಇದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಎಂದಲ್ಲ; ಅದು ಅದರ ಸುತ್ತಲೂ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ ಅಷ್ಟೆ.
ವೇಗ, ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಅಹಿತಕರ ರಾಜಿಗಳ ಕಾನೂನು
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ವೇಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ, ಮಿಲಿಯನ್ ಪುಟಗಳಿಗೆ 2009 ರಂತೆ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ C++ ವೇಗದ ರಾಕ್ಷಸನಂತೆ ಇರುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ಪ್ರತಿ ಪುಟಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ - ಏಕೆಂದರೆ ವಿಷನ್-ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೇಔಟ್ ಮತ್ತು ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಸೈಕಲ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
ಆದರೆ LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾದ ಯುನಿಟ್ ಪ್ರತಿ ಪುಟದ ವೆಚ್ಚವಲ್ಲ; ಅದು ಪ್ರತಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರದ ವೆಚ್ಚ. ಚಂಕ್ಗಳು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ RAG ಸಿಸ್ಟಮ್ 15% ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿ ಉತ್ತರಿಸಿದರೆ, ಕೆಳಹಂತದ ಟೋಕನ್ ಬರ್ನ್ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. OCR ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಖರ್ಚು ಮಾಡುವಾಗಲೂ ನೀವು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಗ್ಗವಾಗಬಹುದು. ಅಹಿತಕರ, ಹೌದು. ನಿಜ, ಕೂಡ ಹೌದು.
ನೀವು ಸ್ವಚ್ಛ ರಸೀದಿಗಳ ಪರ್ವತಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ? ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಗ್ಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಅಥವಾ ವಕೀಲರಿಗಾಗಿ ಡಾಕ್-ಗ್ರೌಂಡೆಡ್ ಸಹಾಯಕವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ? ನಿಮ್ಮ LLM ಚಿತ್ರ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಸತ್ಯವೆಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆದ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ DeepSeek-OCR ತನ್ನ ಹಣವನ್ನು ತಾನೇ ನೀಡುತ್ತದೆ.
“LLM-ಸಿದ್ಧ OCR” ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ
- ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್. ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಬ್ಲಾಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ JSON ಅಥವಾ ಮಾರ್ಕ್ಡೌನ್: ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ಗಳು, ಸೆಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೇಬಲ್ಗಳು, ನೆಸ್ಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಪಟ್ಟಿಗಳು, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು, ಆಂಕರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು. ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಗಾಗಿ DOM.
- ಸ್ಥಿರ ಚಂಕಿಂಗ್. ಟೋಕನ್ ವಿಂಡೋಗಳಿಗೆ ಗಾತ್ರದ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಭಾಗಗಳು - ಮಧ್ಯ-ವಾಕ್ಯ ಕಡಿತಗಳಿಲ್ಲ, ಆರು ಚಂಕ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಟೇಬಲ್ಗಳಿಲ್ಲ.
- ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ಗಳು. ಪ್ರತಿ ಬ್ಲಾಕ್ ಪುಟ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ UI ನಲ್ಲಿ ಹೈಲೈಟ್ಗಳು, ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ರೆಂಡರ್ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಬಹುಮಾದರಿಯ ಹುಕ್ಗಳು. ಆಲ್ಟ್ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ OCR-ನಿಂದ ಪಡೆದ ಸಾರಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು, ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ವಿಷನ್-ಸಮರ್ಥ LLM ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ.
- ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ರಮ. ಮನುಷ್ಯರು ಮೇಲಿನಿಂದ ಕೆಳಕ್ಕೆ, ಎಡದಿಂದ ಬಲಕ್ಕೆ ಓದುತ್ತಾರೆ (ಅವರು ಓದದ ಹೊರತು). ಎರಡು-ಅಂಕಣಗಳ ಲೇಔಟ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಜ್ಯಾಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿ ಅರ್ಥವಿವರಣೆ ಮುಖ್ಯ; ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಇರಿಸಿ.
DeepSeek-OCR ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅನ್ನು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ನೀವು ವಿಷಾದಿಸುವ ವಾರಾಂತ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಬಲವಂತಪಡಿಸಬಹುದು - ಆದರೆ ಬಲವಂತಕ್ಕೆ ನಿರ್ವಹಣೆ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು “ಮಂಗಳವಾರ” ಎಂಬ ವೈಫಲ್ಯದ ವಿಧಾನವಿದೆ.
ಎರಡು-ಅಂಕಣಗಳ PDF ಗಳು, ಟೇಬಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳ ಹಿಂಸೆ ಕೊಠಡಿ
ಹೆಚ್ಚಿನ OCR ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳು ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದವಾಗಿ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿವೆ. ನಿಜವಾದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಹಾಗಲ್ಲ. ನೋವಿನ ಮಾದರಿ:
- ಎರಡು-ಅಂಕಣಗಳ ಜರ್ನಲ್ಗಳು: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಸುರಂಗಮಾರ್ಗ ನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪಕ್ಕಕ್ಕೆ ಓದುವ ಪ್ರವಾಸಿಗರಂತೆ ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ಹೊಲಿಯುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ಅಂಕಣಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಹರಿವುಗಳಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಹಾಗೇ ಇರಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಪಾನರ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಲೀನಗೊಂಡ ಸೆಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಟೇಬಲ್ಗಳು: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ; DeepSeek-OCR ರಚನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. “ಸಾಲು 3 ಅಂಕಣ 2: 9.7%” ಮತ್ತು “ಎಲ್ಲೋ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ: 9.7%” ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ.
- ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಂತ್ಯಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅವುಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಪಠ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪುಟದ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ. DeepSeek-OCR ಅವುಗಳನ್ನು ಲಂಗರು ಹಾಕುತ್ತದೆ, ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಸರಪಳಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
- ಫ್ಯಾಕ್ಸ್ಗಳ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು: ಇಲ್ಲಿ ಯಾರೂ ಸಂತೋಷವಾಗಿಲ್ಲ. DeepSeek-OCR ನ ವಿಷನ್ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲೇಔಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯುತ್ತದೆ; ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಚ್ಚಾ ಅಕ್ಷರಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ವಿಷವನ್ನು ಆರಿಸಿ - ಆದರೆ ನೀವು ಯಾವ ಅಂಗವನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ತಿಳಿಯಿರಿ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಯಾವಾಗ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ (ಹೌದು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ)
- ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಏಕರೂಪತೆ: ಸ್ಥಿರ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ಗಳು. ನಿಯಮಗಳ ಎಂಜಿನ್ ಜೊತೆಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಬೇಸರ ತರಿಸುವಂತಿದೆ ಮತ್ತು ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ.
- ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿನ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಬಜೆಟ್ಗಳು: ನೀವು ಲೈವ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಪಠ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ OCR ಅನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು (ಅಥವಾ ಹಗುರವಾದ ಹೈಬ್ರಿಡ್) ನಿಮ್ಮ ಏಕೈಕ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.
- ಪೋಸ್ಟ್-OCR LLM ಅಲ್ಲ: ನಿಮ್ಮ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಇನ್ಸರ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಕೊನೆಗೊಂಡರೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಯಾರೂ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳದಿದ್ದರೆ, ಮೂಲ ಪಠ್ಯವು ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಇದು ಧರ್ಮವಲ್ಲ. ಇದು ಟೂಲಿಂಗ್. ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
RAG ಸ್ಟಾಕ್ನಲ್ಲಿ DeepSeek-OCR: ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವುದನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು, ನೀವು ಇರಬೇಕೆಂದು ಬಯಸುವುದನ್ನು ಅಲ್ಲ
DeepSeek-OCR ಅನ್ನು ಮುಂದೆ ಇರಿಸಿ, ಮತ್ತು ಇಡೀ ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಆರೋಗ್ಯಕರವಾಗಿರುತ್ತದೆ:
- ರಚನೆಯಿಂದ ಚಂಕಿಂಗ್: ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು ಗಡಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ; ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಸೆಲ್-ವೈಸ್ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಪುಟ ಆಂಕರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ.
- ಏನನ್ನಾದರೂ ಅರ್ಥೈಸುವ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು: “ಫಲಿತಾಂಶಗಳು” ಕುರಿತಾದ ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್ “ಫಲಿತಾಂಶಗಳು” ಎಂದು ಎಂಬೆಡ್ ಆಗುತ್ತದೆ, “ಅಂಕಣಗಳು ಸಿಕ್ಕಿಹಾಕಿಕೊಂಡಿದ್ದರಿಂದ ಅಬ್ಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟ್ ಪದವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ಪಠ್ಯವಲ್ಲ” ಎಂದು ಅಲ್ಲ.
- ವಾಸ್ತವದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು: ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ನೀವು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೋರಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಮೂಲವು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ.
- ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಕಡಿಮೆ ಹ್ಯಾಕ್ಗಳು: ಅಲ್ಪವಿರಾಮಗಳು ಮತ್ತು ವೈಬ್ಗಳಿಂದ ಟೇಬಲ್ ಲೇಔಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು LLM ಗೆ ಸೂಚಿಸುವ 20-ಲೈನ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
ನಿಮ್ಮ LLM ಉತ್ತರಗಳು “ಇಲ್ಲಿ ಸಂಖ್ಯೆ ಇದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಟೇಬಲ್ 2, ಪುಟ 6, ಸಾಲು 'EMEA' ನಿಂದ ಬಂದಿದೆ” ಎಂದು ಹೆಚ್ಚು ಧ್ವನಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು “ಅದು ನಿಜವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಕಡಿಮೆ ಧ್ವನಿಸಿದರೆ, ಅದು DeepSeek-OCR ಪರಿಣಾಮ.
ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೈಪ್ ತೆರಿಗೆಯ ಬಗ್ಗೆ
ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ದಶಮಾಂಶ ಸ್ಥಾನದಿಂದ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕತೆಯನ್ನು ಹೇಳಿಕೊಳ್ಳುವ OCR ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳ ಕಾಟೇಜ್ ಉದ್ಯಮವಿದೆ. ಅನಾನುಕೂಲ ಸತ್ಯ: ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ನ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿವೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ.
DeepSeek-OCR vs ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಗಾಗಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಮುಜುಗರಕ್ಕೀಡುಮಾಡುವಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿದೆ:
- ನಿಮ್ಮ ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಪಸ್ನ 20 ಪುಟಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ - ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು, ಟೇಬಲ್ಗಳು, ಬೆಸ ಲೇಔಟ್ಗಳು.
- ಎರಡೂ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ.
- ಎರಡೂ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ LLM ಗೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ.
- ಉಪಯುಕ್ತ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಿ.
ಯಾವ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ನಿಮಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸರಿಯಾದ, ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆಯೋ ಅದು ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಪಾಲಿಶ್ ಮಾಡಿದ ROC ಕರ್ವ್ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅದರಿಂದ ದೂರವಿಡಲು ಬಿಡಬೇಡಿ.
ನಿಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸುಳ್ಳು ಹೇಳದೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವುದು
- ಪ್ರತಿ ಪುಟಕ್ಕೆ OCR ವೆಚ್ಚ: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
- ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರೈಸೇಶನ್ ವೆಚ್ಚ: DeepSeek-OCR ಅದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಅರ್ಥವಿಲ್ಲದ್ದನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಕಡಿಮೆ, ಉತ್ತಮ ಚಂಕ್ಗಳು.
- LLM ಟೋಕನ್ ವೆಚ್ಚ: DeepSeek-OCR ಲೇಔಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಡಿಸಲು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಚೈನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಕ್ಯಾಲಿಸ್ಟೆನಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಬೆಂಬಲ ವೆಚ್ಚ: ರೆಜೆಕ್ಸ್ಗಳ ಜೊತೆಗೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ, ಅದು ಅಲ್ಲದ ತನಕ. ಪ್ರತಿ “ಇನ್ನೊಂದು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್” ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, “ಅಗ್ಗದ OCR” ಪೈಪ್ಲೈನ್ ದುಬಾರಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಪುಟಕ್ಕೆ ಅಲ್ಲ, ಪ್ರತಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರದ ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ.
ಟೂಲಿಂಗ್ ರಿಯಾಲಿಟಿ ಚೆಕ್: ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳು, ಎಕ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ ಮೇಕಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಬ್ರೇಕ್ ಮಾಡುವ ವಿವರ: ಮಾದರಿ ಏನು ನೋಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದೇ? DeepSeek-OCR ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ರಚನಾತ್ಮಕ ಎಕ್ಸ್ಪೋರ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿದೆ - ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ JSON/ಮಾರ್ಕ್ಡೌನ್ - ನೀವು ವೀಕ್ಷಕಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು. ಬಳಕೆದಾರರು ತಪ್ಪಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಪಠ್ಯದ ನಿಖರವಾದ ಬಾಕ್ಸ್, ಟೇಬಲ್ ಸೆಲ್, ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮಂತ್ರದಿಂದ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪೋಸ್ಟ್ ಹಾಕ್ ಹೊಲಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ನೀವು ಸಂಜೆ ಮತ್ತು ವಾರಾಂತ್ಯದಲ್ಲಿ DeepSeek-OCR ನ ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಿಸುತ್ತೀರಿ ಅಷ್ಟೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಆನ್-ಪ್ರೆಮ್ ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
ನೀವು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಹಣಕಾಸು ಅಥವಾ ದೀಪಗಳನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡಿಕೊಂಡು ಮಲಗುವ ವಕೀಲರನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, OCR ಎಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸುತ್ತೀರಿ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅನ್ನು ಆನ್-ಪ್ರೆಮ್ ಮತ್ತು ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ನಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. DeepSeek-OCR, ಹೆಚ್ಚು ಭಾರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅಲ್ಲಿಗೆ ಬರುತ್ತಿದೆ - ಕಂಟೈನರೈಸ್ಡ್, GPU-ಸ್ನೇಹಿ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ CPU ಫಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿ, ಆದರೆ ಇಂದು ನಿಜವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಸಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಹರಿವುಗಳಿಗಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಮಂಡಳಿಗೆ ಪಿಚ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಆನ್-ಪ್ರೆಮ್ ಕಥೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಇಲ್ಲಿ ವಿಷಯ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ನೋವು “ಯಾವ OCR ಉತ್ತಮ?” ಎಂಬುದಲ್ಲ. ರಿಟ್ರೈವಲ್, ಚಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಿಗೆ OCR ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ. Sider.AI ಇಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: DeepSeek-OCR ಅನ್ನು RAG ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ಮುಂಭಾಗದ ಬಾಗಿಲಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಬೋಲ್ಟ್-ಆನ್ ಆಗಿ ಅಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಇದರ ಅರ್ಥ: - ಜಂಕಿ ಸ್ಪ್ಲಿಟ್ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಚಂಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು DeepSeek-OCR ನ ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
- ಉತ್ತರಗಳು ರಸೀದಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುವಂತೆ ಪುಟ ಆಂಕರ್ಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವುದು - ಅಕ್ಷರಶಃ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿದ ಆಯತಗಳು.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಪುಟಗಳನ್ನು (ಟೇಬಲ್ಗಳು, ಗಣಿತ, ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳು) ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ವಿಷನ್-ಸಮರ್ಥ LLM ಗಳಿಗೆ ರೂಟ್ ಮಾಡುವುದು, ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಉಳಿಸುವುದು.
ಇದು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಲ್ಲ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ನ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಗೌರವಿಸಿದಾಗ, ಕಳಪೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿದೂಗಿಸಲು ನೀವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ನಿಜವಾಗಿ ಗಮನಿಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಗಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತೀರಿ.
ತ್ವರಿತ, ಸರಳ ಭಾಷೆಯ ಖರೀದಿ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- ಸ್ಥಿರ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಮುದ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು? ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR.
- ಮಿಶ್ರ PDF ಗಳು, ಬಹಳಷ್ಟು ಟೇಬಲ್ಗಳು, ಎರಡು-ಅಂಕಣಗಳ ಜರ್ನಲ್ಗಳು, ಕಾನೂನು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳು? DeepSeek-OCR.
- ದೃಶ್ಯ ಆಂಕರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬೇಕೇ? DeepSeek-OCR.
- 100ms ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ, ಆನ್-ಡಿವೈಸ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಬೇಕೇ? ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR.
- ಸರಿಯಾದ LLM ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಾ? ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ DeepSeek-OCR.
ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿರದಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೇಲಿನ ನಾಲ್ಕು-ಹಂತದ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ. ವಾಸ್ತವವು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಸ್ಲೈಡ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪುಟಗಳು ವಾಸಿಸದ ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್ಗಳು
- ಕೈಬರಹದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಭುಜ ಅಲ್ಲಾಡಿಸುತ್ತದೆ; DeepSeek-OCR ಅವುಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬಹುದು. ಯಾರೂ ಕೈಬರಹದ ಜ್ಞಾನಿಗಳಲ್ಲ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕೈಬರಹದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯೋಜಿಸಿ.
- ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು: ಇವು ಟೇಬಲ್ಗಳೆಂದು ಎಲ್ಲರೂ ನಟಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವುಗಳಲ್ಲ. DeepSeek-OCR ಗ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ; ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ನಿಮಗೆ ಪಠ್ಯದ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿಚಿತ್ರ ವಿಲೀನಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಇನ್ನೂ ತರ್ಕ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ಕಡಿಮೆ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋಟೋಗಳು: ನೀವು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವೇಗ ಮತ್ತು ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ವಿಷನ್ ಸ್ಟಾಕ್ನಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಮಶ್ರೂಮ್ ಮೇಲೆ ಅತಿಯಾದ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು.
- ಮಿಶ್ರ ಲಿಪಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಹುಭಾಷಾ ಪುಟಗಳು: DeepSeek-OCR ನ ಭಾಷಾ-ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ; ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಡಯಲೆಕ್ಟಿಕಲ್ ಬಿಟ್: ನಮಗೆ OCR ಬೇಕೇ?
ಒಬ್ಬರು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಹುಮಾದರಿಯ LLM OCR ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬಹುದು ಎಂದು ವಾದಿಸಬಹುದು: ಪುಟಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ. ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡದ ತನಕ. ನೀವು ಇಂಡೆಕ್ಸಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, ನೀವು ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಸುಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಧೈರ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. OCR, ವಿಶೇಷವಾಗಿ DeepSeek-OCR-ಶೈಲಿಯ, ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಕೋಚನವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟಾಕ್ನ ಉಳಿದ ಭಾಗವು ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ರಚನೆಯಾಗಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯವು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವಿಷನ್ ಆಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಪ್ರಸ್ತುತವು ಉತ್ತಮ ರಚನೆಗೆ ಸೇರಿದೆ.
DeepSeek-OCR vs ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR: ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ. DeepSeek-OCR ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ, ಆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇ ಎಲ್ಲವೂ.
ನೀವು ಇಂದು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ
- ಬೇಸರ ತರಿಸುವ ಏಕರೂಪದ್ದಲ್ಲದ ಯಾವುದಕ್ಕೂ DeepSeek-OCR ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ರಚನೆ, ಓದುವ ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಮೂಲವನ್ನು ಬೇಯಿಸಿರಬೇಕೆಂದು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
- ಅಗ್ಗದ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ಲೇಟೆನ್ಸಿ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಲೇನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ.
- ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ನ ಮೂಲಕ ರಚನೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲ ರೀತಿಯಲ್ಲೂ ಸಂರಕ್ಷಿಸಿ. ಹೊರತೆಗೆಯಲು ನೀವು ಹೋರಾಡಿದ್ದನ್ನು ಚಪ್ಪಟೆಗೊಳಿಸಬೇಡಿ.
- ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯವಾಗಿಸಿ. ಬಳಕೆದಾರರು ಪುಟದಲ್ಲಿ ನೋಡಬಹುದಾದ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.
- ಪ್ರತಿ OCR ಲೈನ್ ಐಟಂಗಳಲ್ಲ, ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ. ನಿಮ್ಮ CFO - ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರು - ಅನುಭವಿಸುವ ಸಂಖ್ಯೆ ಅದು.
ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಅಂಶ, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಟ್ವಿಸ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ
OCR ಕೊಳಾಯಿ ಆಗಿದ್ದರೆ, DeepSeek-OCR ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸುವ ಕವಾಟಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಮ್ಯಾನಿಫೋಲ್ಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಧುನಿಕ ತಾಮ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಹಳೆಯ ಮನೆಯ ಕಲಾಯಿ ಪೈಪ್ಗಳು: ಇನ್ನೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ನೀವು ಎರಡು ನಲ್ಲಿಗಳನ್ನು ಒಮ್ಮೆಲೇ ತಿರುಗಿಸುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ಕಂದು ನೀರು ಬರುತ್ತದೆ. LLM ಭೂಮಿಯಲ್ಲಿ, ಒತ್ತಡ ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುತ್ತದೆ. ಟೇಬಲ್ಗಳು ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಾಗ ಸಿಡಿಯದ ಪೈಪ್ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ.
ಮತ್ತು ಟ್ವಿಸ್ಟ್? ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಹೋಗುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅದು DeepSeek-OCR ಪಕ್ಕದಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಮಗೆ ಅಗ್ಗದ ಓದುವಿಕೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಮಗೆ ನಿಷ್ಠಾವಂತ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ LLM ನಗುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಏನನ್ನಾದರೂ ತಯಾರಿಸುವ ಮೊದಲು ಯಾವುದು ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿದೆ.
FAQ-ish ಅನುಬಂಧ
RAG ಗಾಗಿ DeepSeek-OCR ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ನಡುವಿನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
DeepSeek-OCR ರಚನೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ - ವಿಭಾಗಗಳು, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು - ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ LLM ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅವಶೇಷಗಳನ್ನಲ್ಲ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ನಿಮಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ತಪ್ಪು ಬಿಟ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಅಂಟಿಸುವವರೆಗೆ.
DeepSeek-OCR ಯಾವಾಗಲೂ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅನ್ನು ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಕಚ್ಚಾ ಅಕ್ಷರ ದೋಷ ದರದಲ್ಲಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಶುದ್ಧ ಮುದ್ರಣಗಳಲ್ಲಿ. ಆದರೆ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ನಿಷ್ಠೆಯಲ್ಲಿ - LLM ಸರಿಪಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ವಿಷಯ - DeepSeek-OCR ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ: ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಬಹು-ಅಂಕಣ ಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು.
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ವೆಚ್ಚಕ್ಕೆ DeepSeek-OCR ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆಯೇ?
ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳಾಗಿದ್ದರೆ, ಹೌದು. ಹೆಚ್ಚಿನ OCR ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಟೋಕನ್ಗಳು, ಕಡಿಮೆ ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ದುರ್ಬಲ ಪೋಸ್ಟ್-ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಿಂದ ಸರಿದೂಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ನಾನು DeepSeek-OCR ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅನ್ನು ಒಂದು ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ನೀವು ಮಾಡಬೇಕು. ವೇಗ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಕ್ಕಾಗಿ ಶುದ್ಧ, ಏಕರೂಪದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ; ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು DeepSeek-OCR ಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ರೂಟರ್ ಪುಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಿಡಿ.
OCR ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ನಾನು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು LLM-ಸಿದ್ಧವಾಗಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?
ರಚನಾತ್ಮಕ ರಫ್ತುಗಳನ್ನು (JSON/Markdown ವಿಧಗಳೊಂದಿಗೆ), ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಥಿರ ಚಂಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳಿಗಾಗಿ ಪುಟ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ OCR ನಿಮಗೆ ಅದನ್ನು ನೀಡದಿದ್ದರೆ, ಲೇಯರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ-ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು DeepSeek-OCR ಬಳಸಿ.
FAQ
Q1: LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ DeepSeek-OCR ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ನಡುವಿನ ನಿಜವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುತ್ತದೆ; DeepSeek-OCR ರಚನೆ ಮತ್ತು ಶಬ್ದಾರ್ಥದೊಂದಿಗೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. LLM ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ, ಇದರರ್ಥ ಕಡಿಮೆ ಭ್ರಮೆಗಳು, ಉತ್ತಮ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದಾದ ಉತ್ತರಗಳು.
Q2: ನನ್ನ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಸ್ವಚ್ಛ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿದ್ದರೆ DeepSeek-OCR ಅತಿಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ?
ಬಹುಶಃ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಶುದ್ಧ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಪುಟಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ವೇಗದಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ರಚನೆಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುವ ಮಿಶ್ರ PDF ಗಳು, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಎರಡು-ಅಂಕಣ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗಾಗಿ DeepSeek-OCR ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿ.
Q3: DeepSeek-OCR RAG ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ?
ಇದು ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಓದುವ ಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸೂಚ್ಯಂಕವು ನೈಜ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾದ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
Q4: DeepSeek-OCR ನನ್ನ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಬಿಲ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಪ್ರತಿ ಪುಟಕ್ಕೆ, ಹೌದು. ಪ್ರತಿ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಕ್ಕೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಇಲ್ಲ-ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು, ಟೋಕನ್ ವ್ಯರ್ಥ ಮತ್ತು ಮಂಗಳವಾರದಂದು ಮುರಿಯುವ ಕೈಬರಹದ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ. ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ, ಕೇವಲ OCR ಲೈನ್ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ.
Q5: ನಾನು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಗಾಗಿ DeepSeek-OCR ಅನ್ನು ನಂಬಬಹುದೇ?
ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ OCR ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ ಮೂಲವನ್ನು -ಪುಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು -ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ರಸೀದಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮಗೆ ಉತ್ತರಗಳು ಬೇಕಾದರೆ, ಇದು ಕಡಿಮೆ ವಿಷಾದದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
