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DeepSeek-OCR : DeepSeek OCR PDF

DeepSeek-OCR ist ein fortschrittliches KI-gestütztes Modell zur optischen Zeichenerkennung, das Text aus Bildern und Dokumenten in über 100 Sprachen präzise extrahiert und über spezielle Funktionen für komplexe Layouts, Handschrift, Diagramme und mathematische Formeln verfügt.

Hauptmerkmale

DeepSeek-OCR ist ein fortschrittliches Modell zur optischen Zeichenerkennung, das modernste KI-Technologie mit kontextbezogener optischer Kompression nutzt, um effizient Text aus Bildern und Dokumenten zu extrahieren.

Mehrsprachige Unterstützung

Erkennt Text in über 100 Sprachen mit hoher Genauigkeit, darunter Englisch, Chinesisch, Japanisch, Koreanisch, Arabisch, Kyrillisch und indische Sprachen.

Hochgeschwindigkeitsverarbeitung

Verarbeitet über 200.000 Seiten pro Tag auf einer einzigen A100-40G GPU mit Geschwindigkeiten von bis zu 2.500 Token pro Sekunde.

Erweiterte OCR 2.0-Funktionen

Geht über die einfache Textextraktion hinaus und bietet Diagramm-Parsing, Erkennung komplexer Formeln, Verständnis geometrischer Figuren und tiefgehende Dokumentstrukturanalyse.

Verständnis komplexer Layouts

Extrahiert präzise Text aus Dokumenten mit komplexen Layouts, einschließlich Tabellen und Formularen, und bewahrt die Formatierung bei der Konvertierung in Markdown.

Handschrifterkennung

Erzielt über 92 % Genauigkeit sowohl bei kursiver als auch bei gedruckter Handschrift durch fortschrittliche visuelle Token-Verarbeitung.

Datenschutzorientierte Verarbeitung

Gewährleistet Datensicherheit durch verschlüsselte Verarbeitung und automatische Löschung innerhalb von 24 Stunden, mit verfügbaren Self-Hosting-Optionen.

Anwendungsfälle

DeepSeek-OCR zeichnet sich in einer Vielzahl von Dokumentenverarbeitungsszenarien aus, von der einfachen Textextraktion bis hin zu komplexen akademischen und geschäftlichen Anwendungen.

Dokumentendigitalisierung

Konvertieren Sie gedruckte Archive, historische Dokumente und gescannte Bücher in bearbeitbare digitale Formate mit erhaltener Formatierung und Struktur.

Business Automation

Automatisieren Sie die Dateneingabe aus Rechnungen, Quittungen, Verträgen und Formularen, um Arbeitsabläufe zu rationalisieren und die manuelle Bearbeitungszeit zu verkürzen.

Akademische Forschung

Verarbeiten Sie Forschungsarbeiten, Lehrbücher und wissenschaftliche Dokumente, einschließlich mathematischer Formeln, chemischer Gleichungen und komplexer Diagramme.

Mehrsprachiges Content Management

Verarbeiten Sie Dokumente, die mehrere Sprachen enthalten, ohne manuellen Eingriff, ideal für internationale Organisationen und Übersetzungsdienste.

Datenextraktion aus Visualisierungen

Extrahieren Sie Daten aus Diagrammen, Grafiken, Tabellen und technischen Illustrationen für Analyse- und Berichtszwecke.

Handschrift-Digitalisierung

Konvertieren Sie handschriftliche Notizen, Formulare und Unterschriften mit hoher Genauigkeit in digitalen Text zur Archivierung und Durchsuchbarkeit.

Prompt-Anleitung für DeepSeek-OCR

Meistern Sie die Kunst, DeepSeek-OCR effektiv für verschiedene Aufgaben der Dokumentenverarbeitung einzusetzen

Schlüsselelemente für effektive OCR

Bildqualität

Stellen Sie sicher, dass Bilder klar, gut beleuchtet und ausreichend hochauflösend sind (mindestens 300 DPI empfohlen), um eine optimale Texterkennung zu gewährleisten.

Example: Laden Sie hochauflösende Scans oder Fotos mit gutem Kontrast zwischen Text und Hintergrund hoch.

Spezifikation des Dokumenttyps

Geben Sie den Typ des Dokuments an, das Sie verarbeiten, um dem Modell zu helfen, Erkennungsmuster zu optimieren.

Example: Geben Sie an, ob Sie Rechnungen, wissenschaftliche Arbeiten, handschriftliche Notizen oder Formulare mit Tabellen verarbeiten.

Sprachkontext

Während das Modell Sprachen automatisch erkennt, kann die Angabe der Hauptsprache die Genauigkeit bei mehrsprachigen Dokumenten verbessern.

Example: Geben Sie 'Englisch und Chinesisch gemischtes Dokument' oder 'Arabisches technisches Handbuch' an, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Präferenz für das Ausgabeformat

Definieren Sie Ihr bevorzugtes Ausgabeformat – Klartext, Markdown mit erhaltener Formatierung oder strukturierte Datenextraktion.

Example: Fordern Sie 'Markdown-Format mit erhaltener Tabellenstruktur' an oder 'Extrahieren Sie nur Text aus hervorgehobenen Abschnitten'.

Profi-Tipps

Batch-Verarbeitung für Effizienz

Verwenden Sie die vLLM-Batch-Verarbeitung für große Dokumentensätze, um einen optimalen Durchsatz von ~2.500 Token/s auf einer A100-40G GPU zu erzielen.

Vorverarbeitung für handschriftlichen Text

Stellen Sie bei handschriftlichen Dokumenten eine ausreichende Beleuchtung und einen ausreichenden Kontrast sicher. Eine gerade Ausrichtung verbessert die Erkennungsgenauigkeit auf über 92 %.

Nutzen Sie erweiterte Funktionen

Nutzen Sie Diagramm-Parsing- und Formelerkennungsfunktionen für wissenschaftliche Arbeiten und technische Dokumente mit komplexen visuellen Elementen.

Self-Hosting für sensible Daten

Stellen Sie die Software auf Ihrer eigenen Infrastruktur bereit, um maximale Privatsphäre und Kontrolle bei der Verarbeitung vertraulicher Dokumente zu gewährleisten.

Grundlegende vs. erweiterte OCR-Nutzung

Grundlegende OCR

"Bild hochladen → Text extrahieren → Klartextausgabe"

Erweiterte OCR mit DeepSeek

"Bild hochladen → Dokumenttyp angeben → Strukturerhaltung aktivieren → Markdown mit Tabellen, Formeln und intakter Formatierung erhalten"

Einsprachig

"Nur englische Dokumente verarbeiten"

Mehrsprachige Verarbeitung

"Dokumente in über 100 Sprachen gleichzeitig mit automatischer Erkennung und Unterstützung für gemischte Sprachen verarbeiten"

Nur Text

"Klartext aus einfachen Dokumenten extrahieren"

Umfassende Analyse

"Text extrahieren, Diagramme parsen, Formeln erkennen, geometrische Figuren verstehen und die vollständige Dokumentstruktur erhalten"

So verwenden Sie DeepSeek-OCR

Legen Sie mit DeepSeek-OCR los, indem Sie aus mehreren Bereitstellungsoptionen wählen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.

1

Wählen Sie Ihre Bereitstellungsmethode

Wählen Sie zwischen Online-Tool, Python-API, vLLM-Batch-Verarbeitung oder Self-Hosting-Bereitstellung basierend auf Ihren Anforderungen an Geschwindigkeit, Skalierung und Datenschutz.

2

Laden Sie Ihr Dokument hoch

Laden Sie Bilder oder PDF-Dateien über die Weboberfläche oder API hoch. Unterstützte Formate sind JPG, PNG, TIFF und PDF mit mehreren Seiten.

3

Konfigurieren Sie die Verarbeitungsoptionen

Geben Sie Dokumenttyp, Spracheinstellungen und Ausgabeformat an. Aktivieren Sie bei Bedarf erweiterte Funktionen wie Diagramm-Parsing oder Formelerkennung.

4

Verarbeiten und Überprüfen

Senden Sie Ihr Dokument zur Verarbeitung ein. Das Modell extrahiert Text mit erhaltener Struktur, Formatierung und verarbeitet komplexe Elemente automatisch.

5

Ergebnisse exportieren oder integrieren

Laden Sie extrahierten Text in Ihrem bevorzugten Format herunter oder integrieren Sie ihn direkt über die API in Ihren Workflow für automatisierte Verarbeitungspipelines.

Bewährte Verfahren

  • Verwenden Sie hochauflösende Bilder (300 DPI oder höher) für beste Genauigkeit
  • Verwenden Sie für große Dokumentensätze die vLLM-Batch-Verarbeitung, um einen maximalen Durchsatz zu erzielen
  • Aktivieren Sie die Strukturerhaltung, wenn Sie mit formatierten Dokumenten, Tabellen oder wissenschaftlichen Arbeiten arbeiten
  • Erwägen Sie die Self-Hosting-Bereitstellung für die Verarbeitung sensibler oder vertraulicher Dokumente
  • Testen Sie zuerst mit Beispieldokumenten, um die Einstellungen für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu optimieren

DeepSeek-OCR unterstützt über 100 Sprachen und verarbeitet Dokumente mit komplexen Layouts, Formeln und Diagrammen. Für Produktions-Workloads sollten Sie die Verwendung der Python-API oder der vLLM-Batch-Verarbeitung in Betracht ziehen, um eine optimale Leistung zu erzielen.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu DeepSeek-OCR und wie Sie das Modell optimal nutzen können.

Bereit, Ihre Dokumentenverarbeitung zu transformieren?

Erleben Sie die Leistungsfähigkeit der fortschrittlichen optischen Zeichenerkennung von DeepSeek-OCR mit Unterstützung für über 100 Sprachen, Diagramm-Parsing und das Verständnis komplexer Layouts.

Open-Source-Modell unter MIT-Lizenz verfügbar. Online bereitstellen oder selbst hosten, um maximale Privatsphäre und Kontrolle zu gewährleisten.