Histórico da questão
Ao lidar com dados não estruturados, como documentos escaneados e fotografados, o OCR tradicional geralmente resulta em formulários mal posicionados e reconhecimento incorreto de caligrafia etc. O mecanismo de reconhecimento híbrido do Rowfill pode ser direcionado para resolver esse problema.
Programa de aprimoramento da precisão
- Processamento multimodal:
- Ativar o modo OCR de alta precisão para digitalizações (a ser definido na variável de ambiente)
OCR_QUALITY=high) - Correção automática da perspectiva de documentos com fotos de telefones celulares (requer a marcação da opção "Intelligent Preprocessing")
- Ativar o modo OCR de alta precisão para digitalizações (a ser definido na variável de ambiente)
- Mecanismo de calibração:
- Verificações secundárias via LLM local (por exemplo, verificação de dados de quantidade extraída com o modelo Mistral)
- Definir limites de confiança (dados abaixo de 90% são automaticamente marcados em amarelo para alertas)
Tratamento de cenas especiais
Recomendações para cenários complexos:
- Reconhecimento de escrita à mão: preferência pela versão em nuvem (a versão Alpha integra modelos de IA aprimorados)
- Formulários entre páginas: ative o parâmetro "Detecção de continuação de formulário" no fluxo de trabalho
Programa de tolerância a falhas
Quando uma exceção for identificada: 1) Analise o código de erro específico por meio de registros 2) Ajuste o DPI de digitalização de documentos para 300 ou mais 3) Entre em contato com a comunidade para obter parâmetros de ajuste do modelo
Essa resposta foi extraída do artigoRowfill: extração em lote de informações estruturadas de documentos e análise automatizadaO
