该Github项目是使用GPT模型解析PDF文件,可以完美解析PDF中的排版、数学公式、表格、图片、图表等内容,平均每页成本为$0.013。 解析PDF文件的步骤如下: 1. 使用PyMuPDF库将PDF解析为非文本区域和文本区域。
使用PyMuPDF库将PDF解析为非文本区域和文本区域,并使用大型可视化模型(例如GPT-4o)解析并获取Markdown文件。 2. 使用大型可视化模型(例如GPT-4o)解析并获取Markdown文件。

腾讯发布1B参数开源模型HunyuanOCR,基于混元多模态架构,在OCR应用中达到SOTA水平。模型采用端到端设计,一次推理即可获得最优结果,包含原生分辨率视频编码器、自适应视觉适配和轻量化混元语言三大核心组件。
谷歌推出NotebookLM图像识别功能,支持上传板书、教材或表格图片,自动完成文字识别与语义分析,用户可直接用自然语言检索图片内容。该功能全平台免费,即将增加本地处理选项保护隐私。系统采用多模态技术,能区分手写与印刷体、解析表格结构,并与现有笔记智能关联。
10月16日,百度飞桨发布视觉语言模型PaddleOCR-VL,以0.9B参数在权威评测OmniDocBench V1.5中获92.56分,超越DeepSeek-OCR等主流模型登顶全球OCR榜单。截至10月21日,Huggingface趋势榜前三均为OCR模型,百度飞桨位列第一。
视觉检索增强生成(Vision-RAG)与文本检索增强生成(Text-RAG)在企业信息检索中的对比研究显示,Text-RAG需先将PDF转为文本再嵌入索引,但OCR技术常导致转换不准确,影响检索效率。Vision-RAG则直接处理视觉信息,可能更高效。研究揭示了两种方法在应对海量文档时的优缺点,为企业优化搜索策略提供参考。
百度开源视觉理解模型Qianfan-VL,推出3B、8B和70B三个版本,适应不同应用场景。模型基于自研昆仑芯P800芯片训练,展现国产芯片AI实力。作为多模态大模型,Qianfan-VL能同时理解图像与文本,实现跨模态智能处理。