多模态融合，极致精度——PP-ChatOCRv4重磅发布，文档关键信息抽取新标准！
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原文中文，约6500字，阅读约需16分钟。
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内容提要
PP-ChatOCRv4是基于ERNIE 4.5 Turbo的文档关键信息抽取方案，结合OCR与大模型技术，提升信息提取的效率与准确性，适用于多行业的文档处理需求。
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关键要点
- PP-ChatOCRv4是基于ERNIE 4.5 Turbo的文档关键信息抽取方案，结合OCR与大模型技术。
- 该方案提升了信息提取的效率与准确性，适用于多个行业的文档处理需求。
- 文档关键信息抽取技术在自动化办公、金融风控、医疗健康、法律和教育等领域的需求日益迫切。
- PP-ChatOCRv4结合OCR专家模型和大模型技术，快速抽取文档中的关键信息。
- 支持文档版面分析、生僻字识别、多页PDF处理以及表格和印章识别。
- PP-ChatOCRv4通过灵活的服务化部署，兼容多种硬件环境，并提供二次开发能力。
- 该方案在自建多场景评估集上取得了85.55%的关键信息抽取精度，精度提升了15个百分点。
- 支持离线化部署，保护数据安全，提供多模态能力支持。
- PP-ChatOCRv4采用精细化的模型组合策略，划分为文档解析、向量库检索、提示词生成等四个阶段。
- 升级亮点包括本地服务化部署调用支持和多模态能力支持。
- 提供简单易用的API方案，方便开发者进行本地推理和服务化部署。
- 百度研发工程师将于6月26日进行技术升级解析，并开设产业场景实战营。
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