使用 GLM OCR 革新文件處理

Name: GLM OCR
Author: Zhipu AI

使用先進的 GLM OCR 模型，以媲美人類的精準度從圖像中提取文字。立即體驗視覺語言模型的未來。

AI 視覺

文字提取

文件自動化

GLM OCR

什麼是 GLM OCR？

GLM OCR 代表光學字元辨識技術的典範轉移。與依賴僵化模式匹配的傳統 OCR 引擎不同，GLM OCR 由精密的視覺語言模型 (VLM) 提供支援，旨在透過深度語義上下文理解視覺資料。這種先進的模型超越了簡單的像素到文字的轉換；它解釋文件的佈局、結構和含義，確保提取的資訊不僅準確，而且在邏輯上有條理。無論您處理的是掃描的合約、複雜的表格還是手寫筆記，GLM OCR 都能提供卓越的效能，以適應真實世界資料的細微差別。透過利用 GLM OCR 的功能，企業和開發人員可以自動化繁瑣的資料輸入任務、增強資訊檢索，並釋放隱藏在非結構化視覺資料中的價值。該模型經過大量資料集的訓練，可以識別多種語言和各種字體的文字，使其成為全球應用程式的多功能解決方案。透過 GLM OCR 體驗智慧文字辨識所帶來的差異。

上下文感知文字辨識

支援複雜的佈局和表格

在低品質圖像中具有高準確性

視覺語言模型智慧 OCRGLM OCR 技術

GLM OCR 的核心功能

由尖端 AI 提供支援，以提供全面的文字辨識功能。

先進的手寫辨識

GLM OCR 的突出功能之一是它在閱讀手寫文字方面的熟練程度。雖然許多 OCR 解決方案在面對草書或非標準手寫時會失敗，但 GLM OCR 應用先進的模式辨識來解讀即使是最具挑戰性的腳本。此功能對於處理手寫筆記、表單和歷史手稿特別有價值。透過整合手寫辨識，GLM OCR 為數位化個人和機構記錄開闢了新的可能性，這些記錄以前無法透過自動化系統訪問，確保不會遺漏任何有價值的資訊。

強大的表格和公式提取

從表格和數學公式中提取資料通常是傳統 OCR 的痛點。GLM OCR 在此領域表現出色，它可以識別表格的網格結構並保留行和列之間的關係。它還可以識別和解釋數學公式，使其成為學術和科學研究的強大工具。這種結構化提取能力意味著表格資料會轉換為可編輯的格式（如 Excel 或 CSV），而不會遺失邏輯上下文，從而節省了數小時的手動資料輸入和格式化工作。

多語言支援

在全球化的經濟中，處理多種語言文件的能力至關重要。GLM OCR 經過多語言語料庫的訓練，使其能夠以高準確度識別和提取數十種語言的文字。這包括具有複雜字元集的語言，例如中文、日文和阿拉伯文，以及基於拉丁字母的語言。此功能使 GLM OCR 非常適合跨國公司和為全球使用者群建立應用程式的開發人員，從而打破了文件處理中的語言障礙。

GLM OCR 的運作方式

從圖像上傳到結構化資料輸出的無縫流程。

1. 圖像輸入

當您將圖像或文件上傳到 GLM OCR 介面時，該流程開始。該模型接受各種圖像格式，包括 JPG、PNG 和 PDF。無論圖像是高解析度掃描還是使用手機拍攝的照片，GLM OCR 都旨在有效地提取視覺資料。系統會預先處理圖像以優化對比度和解析度，確保輸入已準備好以獲得最佳的辨識結果。

2. AI 分析

收到圖像後，GLM OCR 引擎會使用其視覺語言模型來分析視覺內容。它識別文字區域、解讀字元並解釋文件的佈局結構。在此階段，該模型會利用其上下文理解來解決歧義，例如根據周圍的單字區分外觀相似的字元。這種深度分析使 GLM OCR 能夠超越傳統引擎，尤其是在複雜或嘈雜的環境中。

3. 結構化輸出

分析後，GLM OCR 會以您所需的格式產生輸出。這可以從純文字到結構化格式（如 Markdown、HTML 或 JSON）不等，這些格式保留了佈局層次結構。提取的文字以高置信度分數呈現，讓使用者可以立即驗證準確性。這種結構化輸出已準備好立即整合到您的軟體應用程式、資料庫或內容管理系統中，從而完成從視覺圖像到可操作數位資料的迴圈。

GLM OCR 使用案例

透過智慧文字提取解決方案為各行各業賦能。

自動化發票處理

財務部門可以利用 GLM OCR 自動從發票和收據中提取資料。該模型可以準確地識別關鍵欄位，例如供應商名稱、日期、行項目和總金額，即使是來自雜亂或低品質的掃描。透過自動化此工作流程，企業可以加快應付帳款流程、減少手動資料輸入錯誤並提高財務報告的準確性。GLM OCR 將耗時的雜務轉變為簡化的非接觸式操作。

數位歸檔和記錄管理

圖書館、律師事務所和政府機構通常擁有大量的實體文件檔案。GLM OCR 透過將掃描的圖像轉換為可搜尋和可編輯的文字來促進這些記錄的數位化。這不僅保留了資訊，還可以透過搜尋查詢立即訪問。該模型處理各種字體和佈局的能力確保了歷史文件以高保真度進行歸檔，從而使知識檢索更快、更有效。

輔助功能增強

GLM OCR 在使數位內容可供視障人士訪問方面發揮著至關重要的作用。透過從圖像（例如迷因、資訊圖表或標誌照片）中提取文字，該模型使螢幕閱讀器能夠發聲內容。GLM OCR 的這種應用有助於組織遵守輔助功能標準，並確保其視覺內容對所有使用者都具有包容性，從而彌合了視覺媒體和輔助功能需求之間的差距。

常見問題解答

有關 GLM OCR 模型的常見問題。

是什麼讓 GLM OCR 與標準 Tesseract OCR 不同？

雖然 Tesseract 是一種依賴特徵提取的傳統引擎，但 GLM OCR 建立在視覺語言模型 (VLM) 之上。這種根本差異意味著 GLM OCR 了解上下文、佈局和語義，而 Tesseract 主要識別字元模式。GLM OCR 在複雜文件、手寫和低品質圖像上提供顯著更高的準確性，並且它提供了解文件層次結構的結構化輸出，而標準 OCR 工具通常無法提供。

GLM OCR 可以處理手寫文件嗎？

是的，GLM OCR 經過專門訓練，可以識別各種手寫樣式。雖然準確性可能會因手寫的清晰度而異，但 GLM OCR 通常在此領域優於傳統 OCR 解決方案，使其適用於處理手寫筆記、表單和歷史手稿。

GLM OCR 支援哪些圖像格式？

GLM OCR 支援所有常見的圖像格式，包括 JPEG、PNG、WEBP 和 BMP。此外，它可以處理轉換為圖像格式的文件，確保您在將資料輸入系統時具有靈活性。該模型經過優化，可以處理高解析度掃描和標準網路品質圖像。

GLM OCR 適合處理敏感文件嗎？

GLM OCR 的設計考慮了企業級安全性。處理過程採用嚴格的資料隱私協定進行處理。但是，對於高度敏感的資訊，始終建議查看特定的資料處理政策，並確保部署環境符合您組織的合規性和安全標準。

如何將 GLM OCR 整合到我的應用程式中？

整合 GLM OCR 非常簡單。該模型可透過強大的 API 訪問，開發人員可以透過該 API 發送圖像並即時接收文字輸出。我們提供了全面的文件和程式碼範例，以幫助您快速入門，使您能夠以最少的精力將強大的 OCR 功能嵌入到您的網路或行動應用程式中。

準備好體驗 GLM OCR 的強大功能了嗎？

立即轉換您的文件工作流程。立即試用 GLM OCR 模型，看看智慧視覺 AI 可以為您的專案帶來哪些不同。