PP-OCR与文心一言强强结合，无须训练，信息抽取精度超80%！
原文约2200字，阅读约需6分钟。发表于：。众所周知，文本图像的智能分析面临诸多挑战。首先，文本图像的场景非常多样，比如论文、书籍、说明书、合同等，模型的泛化性难以满足要求。其次，有的场景比较复杂，比如生僻字、表格和多页PDF等，模型难以达到理想的精度。最后，部署繁琐，模型部署涉及诸多技术细节，影响落地效率。在大模型时代，LLM会带来怎样的帮助呢？近期，我们发布了一个融合了文心一言和PP-OCRv4的文档图像信息抽取神器——PP-ChatO...
PP-ChatOCRv2是一个融合了文心一言和PP-OCRv4的文档图像信息抽取神器，覆盖20+高频应用场景，支持5种文本图像智能分析能力和部署。它具有场景丰富、精准度高、一键部署和便捷开发等特点。PP-ChatOCRv2的技术流程包括OCR系统和文心大模型的串联，可以实现80%+的平均准确率。部署简单，提供SDK部署包，支持Linux操作系统和NVIDIA GPU和X86 CPU推理。还提供便捷的二次开发功能，支持自定义Prompt优化和OCR模型微调。PP-ChatOCRv2旨在提高效率。
