該Github項目是使用GPT模型解析PDF文件,可以完美解析PDF中的排版、數學公式、表格、圖片、圖表等內容,平均每頁成本爲$0.013。 解析PDF文件的步驟如下: 1. 使用PyMuPDF庫將PDF解析爲非文本區域和文本區域。
使用PyMuPDF庫將PDF解析爲非文本區域和文本區域,並使用大型可視化模型(例如GPT-4o)解析並獲取Markdown文件。 2. 使用大型可視化模型(例如GPT-4o)解析並獲取Markdown文件。

騰訊發佈1B參數開源模型HunyuanOCR,基於混元多模態架構,在OCR應用中達到SOTA水平。模型採用端到端設計,一次推理即可獲得最優結果,包含原生分辨率視頻編碼器、自適應視覺適配和輕量化混元語言三大核心組件。
谷歌推出NotebookLM圖像識別功能,支持上傳板書、教材或表格圖片,自動完成文字識別與語義分析,用戶可直接用自然語言檢索圖片內容。該功能全平臺免費,即將增加本地處理選項保護隱私。系統採用多模態技術,能區分手寫與印刷體、解析表格結構,並與現有筆記智能關聯。
10月16日,百度飛槳發佈視覺語言模型PaddleOCR-VL,以0.9B參數在權威評測OmniDocBench V1.5中獲92.56分,超越DeepSeek-OCR等主流模型登頂全球OCR榜單。截至10月21日,Huggingface趨勢榜前三均爲OCR模型,百度飛槳位列第一。
視覺檢索增強生成(Vision-RAG)與文本檢索增強生成(Text-RAG)在企業信息檢索中的對比研究顯示,Text-RAG需先將PDF轉爲文本再嵌入索引,但OCR技術常導致轉換不準確,影響檢索效率。Vision-RAG則直接處理視覺信息,可能更高效。研究揭示了兩種方法在應對海量文檔時的優缺點,爲企業優化搜索策略提供參考。
百度開源視覺理解模型Qianfan-VL,推出3B、8B和70B三個版本,適應不同應用場景。模型基於自研崑崙芯P800芯片訓練,展現國產芯片AI實力。作爲多模態大模型,Qianfan-VL能同時理解圖像與文本,實現跨模態智能處理。