Forwarded from Machinelearning
⚡️ Mistral OCR – это новый высокоточный и мультимодальный API, предназначенный для всестороннего анализа документов.
Он работает с изображениями и PDF, возвращая результат в виде упорядоченного, структурированного вывода, где текст и визуальные элементы перемежаются в соответствии с исходной структурой документа.
Согласно внутренним тестам, Mistral OCR достигает 94.89% точности, опережая Google Document AI (83.42%) и Azure OCR (89.52%).
Система способна обрабатывать 2000 страниц в минуту (в том числе на русском языке) на одном вычислительном узле, предлагая функцию "doc-as-prompt" для использования документов в качестве инструкций. Полученные данные могут быть структурированы в формат JSON. Mistral OCR доступен в Le Chat и через API на la Plateforme.
mistral.ai
Вот колаб, в котором всё, что вам нужно для запуска:
— Вставить API в строку
На выходы вы получите текст, изображения и таблицы — а таблицы всегда были для меня особенно сложными.
https://mistral.ai/fr/news/mistral-ocr
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #ocr
Он работает с изображениями и PDF, возвращая результат в виде упорядоченного, структурированного вывода, где текст и визуальные элементы перемежаются в соответствии с исходной структурой документа.
Согласно внутренним тестам, Mistral OCR достигает 94.89% точности, опережая Google Document AI (83.42%) и Azure OCR (89.52%).
Система способна обрабатывать 2000 страниц в минуту (в том числе на русском языке) на одном вычислительном узле, предлагая функцию "doc-as-prompt" для использования документов в качестве инструкций. Полученные данные могут быть структурированы в формат JSON. Mistral OCR доступен в Le Chat и через API на la Plateforme.
mistral.ai
Вот колаб, в котором всё, что вам нужно для запуска:
— Вставить API в строку
api_key (его можно получить бесплатно); — Загрузить файл в левую папку и заменить pdf_file = Path на имя вашего документа.На выходы вы получите текст, изображения и таблицы — а таблицы всегда были для меня особенно сложными.
https://mistral.ai/fr/news/mistral-ocr
@ai_machinelearning_big_data
#mistral #ocr
👍24❤7🔥6😁1
🚀 Kreuzberg — мощный фреймворк Document Intelligence для Python!
🔹 Извлекает текст, метаданные и структурированные данные из PDF, Office-документов, изображений и др.
🔹 Основан на проверенных open-source решениях: Pandoc, PDFium, Tesseract
🔹 Поддержка 18 форматов (PDF, DOCX, PPTX, HTML, изображения, таблицы и пр.)
🔹 Высокая производительность: 30+ документов/с, лёгкий runtime (≈360 МБ), установка 71 МБ
🔹 Открытый исходный код под MIT-лицензией, 2 000⭐ на GitHub
GitHub
Пример:
✨ Попробуйте: https://github.com/Goldziher/kreuzberg
@pythonl
#Python #OCR #DocumentIntelligence #OpenSource #Kreuzberg
🔹 Извлекает текст, метаданные и структурированные данные из PDF, Office-документов, изображений и др.
🔹 Основан на проверенных open-source решениях: Pandoc, PDFium, Tesseract
🔹 Поддержка 18 форматов (PDF, DOCX, PPTX, HTML, изображения, таблицы и пр.)
🔹 Высокая производительность: 30+ документов/с, лёгкий runtime (≈360 МБ), установка 71 МБ
🔹 Открытый исходный код под MIT-лицензией, 2 000⭐ на GitHub
GitHub
Пример:
from kreuzberg import extract_file
# In your async function
result = await extract_file("presentation.pptx")
print(result.content)
# Rich metadata extraction
print(f"Title: {result.metadata.title}")
print(f"Author: {result.metadata.author}")
print(f"Page count: {result.metadata.page_count}")
print(f"Created: {result.metadata.created_at}")
✨ Попробуйте: https://github.com/Goldziher/kreuzberg
@pythonl
#Python #OCR #DocumentIntelligence #OpenSource #Kreuzberg
🔥10❤5👍3