AI OCR工具比较：Microsoft Azure AI文档智能、Google Cloud文档AI、AWS Textract及其他
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内容提要
作者正在寻找一种AI OCR解决方案，以从具有不同布局的文档中提取相关数据。他们需要一种可以使用自己的文档进行训练，并能够以至少80％的准确率检测和识别数据元素的解决方案。作者考虑了六个选项，但由于定价和透明度问题，排除了Rossum，Super和Eden。剩下的选择是AWS Textract，Microsoft Azure Document Intelligence和Google Cloud Document AI。在比较了这三个选项后，作者选择了Microsoft Azure，因为它易于使用，准确性高，并符合ISO标准。
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关键要点
- 作者正在寻找一种AI OCR解决方案，以从不同布局的文档中提取数据。
- 需要一种可以使用自己的文档进行训练，并且准确率至少达到80%的解决方案。
- 考虑了六个选项，排除了Rossum、Super和Eden，因其定价和透明度问题。
- 剩下的选择是AWS Textract、Microsoft Azure Document Intelligence和Google Cloud Document AI。
- 最终选择了Microsoft Azure，因为其易用性、准确性高且符合ISO标准。
- 项目成功的标准是检测和识别的数据量和准确性。
- 可用的OCR工具需具备AI驱动、易用的UI、快速测试和符合ISO标准的定价模型。
- AWS Textract不允许自定义数据训练，提供的是预训练模型。
- Azure Document Intelligence和Google Cloud Document AI都提供自定义数据标记和训练。
- 在初步评估后，Azure和Google是剩下的选择。
- Azure的初始设置相对简单，文件可以直接上传进行标记和训练。
- Google需要先上传文件到云存储，然后再导入到Document AI，过程较繁琐。
- Azure的自动标记功能更好，用户可以选择何时进行自动标记。
- 在文本检测和识别方面，Azure的表现优于Google。
- Azure的自定义标记过程更快且更准确，Google的过程更繁琐。
- Azure的自动标记准确率高，而Google的表现不尽如人意。
- Azure的训练速度更快，约30分钟可完成训练，而Google需要约1小时。
- Azure可以在任何可用区域托管，而Google仅限于美国或欧盟区域。
- 最终选择了Microsoft Azure的Document Intelligence作为AI OCR解决方案。
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