依托工作流编排、智能体框架、数据管理与模型接入等核心能力，Dify 降低了先进 AI 技术的使用门槛，使从独立开发者到大型组织都能够以更经济、更可持续的方式应用生成式 Al，并在运营自动化、知识服务、客户支持和智能分析等领域创造可规模化的价值。在 Dify 的标准处理流水线中，PaddleOCR...

利用其多模态理解能力，提取图例对应的表格信息、文本标签（如“光缆GYTA-24B1”“断路器...

但在实际操作中，发现即使环境配置完成，开源模型的默认效果往往难以应对复杂的版面结构，且无法直接输出大模型所需的Markdown格式。我们的一位用户最近接到一个任务，需要将公司历史存档的大量医疗的扫描件、供应商资质、行业许可证等非结构化图片进行数字化归档，并构建为RAG（检索增强生成）知识库。等高性能模型，并提供高额度的API服务，有效解决了本地部署难、开源模型效果参差不齐的问题。基于官网提供...

在这种“集团级”的业务规模下，每一笔车贷申请都伴随着首付收据、发票、合同、银行流水等“一摞票据”。期待与更多行业伙伴携手，共同拓展PaddleOCR与文心大模型在金融及其他复杂文档场景中的落地空间，探索“AI+产业”的广阔未来。票据影像的自动化处理，从传统的“人工逐张审核”升级为“智能化、可迭代”的自动流水线，为“AI+金融”场景提供了可复用的技术范式。广汽汇理汽金的实践表明：只有选准关键业...

作为大模型“感知”世界的重要通道，OCR技术正从传统的内容识别，升级为智能化、结构化的信息提取与理解基建，为RAG（检索增强生成）、智能问答、文档分析、多模态交互等大模型应用提供高质量、高精度的文本与结构化输入，是构建可靠AI应用不可或缺的基础环节。这意味着，无论是个人开发者、初创团队还是企业研发部门，在现阶段完全可以利用这一通道，以近乎零成本的方式，启动大规模的非结构化数据清洗、知识库构建...

然而，传统OCR技术在应对多语言、复杂版面、低质量图像等现实场景时，仍面临精度与效率难以兼顾的挑战，亟需更轻量、更强大、更易部署的新一代技术突破。本次直播将深入剖析引领行业变革的突破性技术方案，旨在呈现从通用识别到专业解析、从单一语言到全球多语种支持、从理论攻坚到应用落地的全景图。扫描下方二维码，加入PaddleOCR官方技术交流群，获取直播链接与产品相关资料，与技术专家面对面交流。，在多项...

随着更全面的文档解析能力与多模态技术的不断加入，PaddleOCR将与Cherry Studio等开源生态伙伴共同构建更高效、更专业的智能工具链，为全球用户持续提供更强的生产力体验。除了基础的文字识别功能（全场景文字识别模型）外，PaddleOCR还支持更复杂的文档解析任务，提供包括流水线式的复杂文档解析模型以及0.9B多模态文档解析方案在内的多种方案。本文将重点介绍如何在Cherry...

该方案将企业级知识库在结构化与非结构化内容治理上的优势，与领先的视觉语言模型文档解析能力深度融合，通过“文档解析+智能分块”的双引擎协同，为企业提供更高精度、更广场景覆盖的文档处理与知识构建能力。企业能够在统一的知识治理框架中完成多语言OCR、复杂版面理解、智能分块解析等关键步骤，进一步提升知识库构建的准确性与可信度，让企业可以在多类型文档（扫描件、技术手册、合规文件、多语言资料等）中获得更...

HyperAI 超神经为大家整理了 11.17-11.21 期间一系列极具价值且应用广泛的教程和数据集，涵盖视频生成、图像编辑、OCR 等多个领域~

一款高性能、易用且灵活的端到端大模型推理部署套件，支持ERNIE...

ERNIEKit是基于飞桨框架开发的全流程开发套件，在飞桨框架提供的高性能算子和多维混合并行能力的支持下，实现了对于文心4.5全系列模型的全流程训练能力，包括预训练、全参数精调、高效参数精调以及直接偏好优化等等相关能力，提供了WebUI和命令行工具等低代码交互工具用于支持模型训练的全流程操作。本期，我们将深入PaddleOCR-VL的训练工具ERNIEKit，通过一个示例微调PaddleOC...

PaddleOCR官网在“前端体验”上同样下足功夫，真正实现了从“上传统一识别”到“结构化智能体验”的闭环。：结合实际案例，在PaddleOCR官网直接体验模型对手写体、图表、公式、多语言等元素识别及复杂版面解析的推理能力；PaddleOCR团队将继续以开放的姿态，与全球开发者一同探索，让AI理解文档的每一页、读懂世界的每一个细节。点击右侧识别结果，左侧原文将自动定位并高亮对应区域，极大提升...

无论是现代商业报告中的多栏布局，还是传统教材中的图文混排，甚至是竖排古籍的特殊版式，PaddleOCR-VL都能准确恢复阅读顺序。PaddleOCR-VL能够准确解析结构严谨的研究报告，实现文字、表格、公式、图表的统一处理。这些挑战恰恰是传统OCR和单一功能模型的“阿喀琉斯之踵”，也是PaddleOCR-VL展现技术优势的关键战场，让我们用实际案例来寻找答案。PaddleOCR-VL在产业、...

在前几期深入技术细节和性能评测后，本期我们将通过大量真实案例，直观展示PaddleOCR-VL在多语言混排、中英手写体、复杂表格、数学公式和数据图表等场景下的实战效果。通过以上五大元素的实战展示，PaddleOCR-VL证明了其在文档元素识别方面的卓越能力，这些实战效果充分证明了PaddleOCR-VL不仅在各种基准测试中表现优异，在实际应用场景中同样可靠，是一个真正适合产业级部署的文档智能...

在包含1801个样本的内部图表识别评估集（包括折线混合图、百分比堆叠柱状图、面积图、柱状图、气泡图、直方图、折线图、散点图、堆叠面积图和堆叠柱状图）中，PaddleOCR-VL以0.8440的RMS-F1得分领先，不仅在英文图表（0.8222）上表现优异，在中文图表（0.8549）上优势更加明显，实现了从"看到"到"读懂"的质变。在前期深入解析架构、训练和数据的基础上，本期我们将通过最详实的...

对于PaddleOCR-VL-0.9B这样支持109种语言、涵盖四大元素识别的多模态模型，其背后必然有一套强大而精密的数据生产体系。正是这座高效运转的“数据工厂”，为PaddleOCR-VL的卓越性能提供了源源不断的“优质食粮”，使其真正具备了解决现实世界复杂问题的能力。：利用丰富的字体库、CSS样式库和语料库，结合渲染引擎（如XeLaTeX、浏览器），低成本、大批量地生成所需数据和对应的标...