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怎样通过Rowfill解决多格式文档数据提取的准确性问题?

2025-09-10 1.5 K

Hintergrund des Themas

同时处理扫描件、拍照文档等非结构化数据时,传统OCR常出现表格错位、手写体误识别等问题。Rowfill的混合识别引擎可针对性解决该问题。

精度提升方案

  • 多模态处理:
    1. 对扫描件启用高精度OCR模式(需在环境变量设置OCR_QUALITY=high)
    2. 对手机拍照文档自动进行透视矫正(需勾选「智能预处理」选项)
  • 校验机制:
    • 通过本地LLM二次校验(如用Mistral模型核对提取的金额数据)
    • 设置置信度阈值(低于90%的数据自动标黄提醒)

Handhabung von Sonderszenen

针对复杂场景建议:
• 手写体识别:优先使用云版本(Alpha版集成增强型AI模型)
• 跨页表格:在工作流中启用「表格续页检测」参数

容错方案

当识别异常时:1) 通过日志分析具体错误代码 2) 调整文档扫描DPI至300以上 3) 联系社区获取模型调优参数

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