D

DeepSeek-OCR : DeepSeek OCR PDF

DeepSeek-OCR er en avanceret AI-drevet optisk tegngenkendelsesmodel, der nøjagtigt udtrækker tekst fra billeder og dokumenter på 100+ sprog, med specialiserede funktioner til komplekse layouts, håndskrift, diagrammer og matematiske formler.

Nøglefunktioner

DeepSeek-OCR er en avanceret optisk tegngenkendelsesmodel, der udnytter banebrydende AI-teknologi med kontekstuel optisk komprimering til effektivt at udtrække tekst fra billeder og dokumenter.

Understøttelse af flere sprog

Genkender tekst på over 100 sprog, herunder engelsk, kinesisk, japansk, koreansk, arabisk, kyrillisk og indiske sprog med høj nøjagtighed.

Hurtig behandling

Behandler over 200.000 sider om dagen på en enkelt A100-40G GPU med hastigheder på op til 2.500 tokens pr. sekund.

Avancerede OCR 2.0-funktioner

Går ud over simpel tekstudtrækning med diagramparsing, kompleks formelgenkendelse, forståelse af geometriske figurer og dybdegående dokumentstruktur analyse.

Forståelse af komplekse layouts

Udtrækker nøjagtigt tekst fra dokumenter med komplekse layouts, herunder tabeller, formularer, og bevarer formateringen ved konvertering til Markdown.

Håndskriftsgenkendelse

Opnår over 92% nøjagtighed på både kursiv og trykt håndskrift med avanceret visuel token-behandling.

Privatlivs-første behandling

Sikrer datasikkerhed med krypteret behandling og automatisk sletning inden for 24 timer, med selv-hostede implementeringsmuligheder tilgængelige.

Anvendelsestilfælde

DeepSeek-OCR udmærker sig i en bred vifte af dokumentbehandlingsscenarier, fra simpel tekstudtrækning til komplekse akademiske og forretningsmæssige applikationer.

Dokumentdigitalisering

Konverter trykte arkiver, historiske dokumenter og scannede bøger til redigerbare digitale formater med bevaret formatering og struktur.

Forretningsautomatisering

Automatiser dataindtastning fra fakturaer, kvitteringer, kontrakter og formularer for at strømline arbejdsgange og reducere manuel behandlingstid.

Akademisk forskning

Behandl forskningsartikler, lærebøger og videnskabelige dokumenter, herunder matematiske formler, kemiske ligninger og komplekse diagrammer.

Flersproget indholdsstyring

Håndter dokumenter, der indeholder flere sprog uden manuel intervention, perfekt til internationale organisationer og oversættelsestjenester.

Dataudtrækning fra visualiseringer

Udtræk data fra diagrammer, grafer, tabeller og tekniske illustrationer til analyse- og rapporteringsformål.

Håndskriftsdigitalisering

Konverter håndskrevne noter, formularer og signaturer til digital tekst med høj nøjagtighed til arkivering og søgbarhed.

Prompt Guide til DeepSeek-OCR

Behersk kunsten at bruge DeepSeek-OCR effektivt til forskellige dokumentbehandlingsopgaver

Nøgleelementer for effektiv OCR

Billedkvalitet

Sørg for, at billeder er klare, godt belyste og har tilstrækkelig opløsning (minimum 300 DPI anbefales) for optimal tekstgenkendelse.

Example: Upload højopløselige scanninger eller fotos med god kontrast mellem tekst og baggrund.

Dokumenttype-specifikation

Angiv den type dokument, du behandler, for at hjælpe modellen med at optimere genkendelsesmønstre.

Example: Angiv, om du behandler fakturaer, akademiske artikler, håndskrevne noter eller formularer med tabeller.

Sprogkontekst

Selvom modellen automatisk registrerer sprog, kan angivelse af det primære sprog forbedre nøjagtigheden for dokumenter med blandede sprog.

Example: Angiv 'Engelsk og kinesisk blandet dokument' eller 'Arabisk teknisk manual' for bedre resultater.

Præference for outputformat

Definer dit foretrukne outputformat - almindelig tekst, Markdown med bevaret formatering eller struktureret dataudtrækning.

Example: Anmod om 'Markdown-format med bevaret tabelstruktur' eller 'Udtræk kun tekst fra fremhævede sektioner'.

Pro Tips

Batchbehandling for effektivitet

Brug vLLM-batchbehandling til store dokumentsæt for at opnå optimal gennemstrømning på ~2.500 tokens/s på A100-40G GPU.

Forbehandling af håndskrevet tekst

For håndskrevne dokumenter skal du sikre tilstrækkelig belysning og kontrast. Lige justering forbedrer genkendelsesnøjagtigheden ud over 92%.

Udnyt avancerede funktioner

Udnyt diagramparsing og formelgenkendelsesfunktioner til videnskabelige artikler og tekniske dokumenter med komplekse visuelle elementer.

Selv-hosting for følsomme data

Implementer på din egen infrastruktur for maksimalt privatliv og kontrol ved behandling af fortrolige dokumenter.

Grundlæggende vs. Forbedret OCR-brug

Grundlæggende OCR

"Upload billede → Udtræk tekst → Almindelig tekstoutput"

Forbedret OCR med DeepSeek

"Upload billede → Angiv dokumenttype → Aktiver strukturbevarelse → Få Markdown med tabeller, formler og formatering intakt"

Enkelt sprog

"Behandl kun engelske dokumenter"

Flersproget behandling

"Behandl dokumenter på 100+ sprog samtidigt med automatisk registrering og understøttelse af blandede sprog"

Kun tekst

"Udtræk almindelig tekst fra simple dokumenter"

Omfattende analyse

"Udtræk tekst, pars diagrammer, genkend formler, forstå geometriske figurer og bevar komplet dokumentstruktur"

Sådan bruges DeepSeek-OCR

Kom i gang med DeepSeek-OCR gennem flere implementeringsmuligheder, der er skræddersyet til dine behov.

1

Vælg din implementeringsmetode

Vælg mellem onlineværktøj, Python API, vLLM-batchbehandling eller selv-hostet implementering baseret på dine krav til hastighed, skala og privatliv.

2

Upload dit dokument

Upload billeder eller PDF-filer via webgrænsefladen eller API'en. Understøttede formater inkluderer JPG, PNG, TIFF og PDF med flere sider.

3

Konfigurer behandlingsindstillinger

Angiv dokumenttype, sprogpræferencer og outputformat. Aktiver avancerede funktioner som diagramparsing eller formelgenkendelse efter behov.

4

Behandl og gennemgå

Indsend dit dokument til behandling. Modellen udtrækker tekst med bevaret struktur, formatering og håndterer komplekse elementer automatisk.

5

Eksporter eller integrer resultater

Download udvundet tekst i dit foretrukne format, eller integrer direkte i din arbejdsgang via API til automatiserede behandlingspipelines.

Bedste praksis

  • Brug billeder i høj opløsning (300 DPI eller højere) for den bedste nøjagtighed
  • For store dokumentsæt skal du bruge vLLM-batchbehandling for at opnå maksimal gennemstrømning
  • Aktiver strukturbevarelse, når du arbejder med formaterede dokumenter, tabeller eller akademiske artikler
  • Overvej selv-hostet implementering til behandling af følsomme eller fortrolige dokumenter
  • Test med eksempel dokumenter først for at optimere indstillingerne til dit specifikke anvendelsestilfælde

DeepSeek-OCR understøtter over 100 sprog og behandler dokumenter med komplekse layouts, formler og diagrammer. Til produktionsarbejdsbelastninger skal du overveje at bruge Python API eller vLLM-batchbehandling for optimal ydeevne.

FAQ

Ofte stillede spørgsmål

Almindelige spørgsmål om DeepSeek-OCR, og hvordan du får mest muligt ud af modellen.

Klar til at transformere din dokumentbehandling?

Oplev kraften i DeepSeek-OCR's avancerede optiske tegngenkendelse med understøttelse af 100+ sprog, diagramparsing og forståelse af komplekse layouts.

Open-source model tilgængelig under MIT-licens. Implementer online eller selv-host for maksimalt privatliv og kontrol.