当OCR与ChatGPT AI在一个API中相遇 - Ximilar

想象一个世界，机器不仅能够读取文本，还能像人类一样轻松理解文本的含义。在过去的两年中，光学字符识别（OCR）和生成预训练变换器（ChatGPT）这两项技术的快速发展，为多个领域带来了巨大变革。本文将介绍OCR和ChatGPT的基本概念及其工作原理，并探讨它们结合后的潜力和实际应用。

什么是光学字符识别（OCR）？

光学字符识别（OCR）是一种能够快速扫描文档或图像并提取其中文本数据的技术。人工智能和机器学习技术，结合对象检测、模式识别和特征提取等方法，能够高效地识别文本。

OCR的工作原理

OCR引擎在处理图像时，首先会检测文本所在的位置。接着，利用人工智能模型逐一识别字符，最终提取出图像或文档中的文本内容。OCR工具能够处理多种类型的图像文件和文档，例如包含相机拍摄图像的PDF文件、扫描的法律文件、历史报纸甚至车牌等。

OCR工具通常针对特定语言和字母进行了优化，可以根据需求调整。例如，自动读取发票、收据或合同，甚至处理手写或印刷文本。OCR的输出包括提取的文本及其在图像中的位置，这些数据可以用于多种用途，例如生成Word文档、为视障用户转换为语音格式，或进行进一步的文本分析。

OCR相关技术

除了OCR，还有一些相关技术值得了解：

• 光学单词识别（OWR）：专注于从图像中识别单个单词或词组。
• 光学标记识别（OMR）：用于检测和解释纸张上的标记，常用于测试或调查的处理和评分。
• 智能字符识别（ICR）：专门优化用于提取手写文本。

什么是GPT和ChatGPT？

生成预训练变换器（GPT）是一种基于深度学习的大型语言模型（LLM），能够根据输入生成相应的文本输出。GPT模型可以用于内容创作、校对、错误修复以及解释复杂概念等。

ChatGPT的影响

ChatGPT是GPT模型的扩展，进一步优化了对话能力。它通过在大量文本数据上进行训练，具备了广泛的知识储备。ChatGPT的引入彻底改变了数据处理、分析、搜索和信息检索的方式。

OCR与GPT结合的智能文本提取

OCR与GPT的结合使得从图像中提取和处理文本变得更加智能化。OCR提取的原始文本数据可以通过GPT进行理解、分析和编辑。例如，用户可以提问“发票上的项目是什么，价格是多少？”GPT会根据OCR提取的数据提供结构化的答案。

这种结合不仅节省了大量时间，还为构建智能文档阅读系统提供了新的可能性。未来，这项技术有望彻底改变搜索引擎、自动文本翻译以及文档处理和归档的工作流程。

OCR与ChatGPT协同工作的实际案例

从PDF中读取和处理发票

OCR软件可以从仅含图像的PDF中提取发票、收据或合同中的数据。例如，会计部门可以通过扫描文档并将其发送到JSON数据，从而简化发票处理和付款流程。

交易卡识别与读取

近年来，交易卡收藏市场快速增长，对图像中收藏品的自动识别和编目需求也随之增加。Ximilar开发的OCR系统可以从卡片及其分级板中提取文本信息，并通过GPT生成结构化数据，例如玩家姓名、卡片等级和分级公司名称。

如何使用OCR与GPT API？

Ximilar的OCR软件通过REST API提供服务，支持多种语言和字母。以下是使用方法：

1. 提取简单文本：调用read端点。

   https://api.ximilar.com/ocr/v2/read

2. 提取文本并使用GPT进行后处理：调用read_GPT端点，指定提示查询和输入图像。

   https://api.ximilar.com/ocr/v2/read_gpt

API返回的JSON数据包含提取的文本、语言名称及代码等信息，支持多种语言（如英语、中文、韩语等）。

集成OCR与ChatGPT的解决方案

Ximilar的OCR与GPT组合解决方案可以轻松集成到系统、网站或应用程序中。以下是一些实际应用示例：

• 检测与文本提取系统：用户上传收藏品图像后，系统自动检测位置并提取文本。
• 卡片等级读取系统：快速识别卡片等级和标签信息。
• 漫画书识别与搜索引擎：从漫画书图像中提取文本并匹配数据库。
• 收藏品数据库管理：从图像中提取信息并自动匹配价格和元数据。

总结

OCR与ChatGPT的结合为文本提取和处理带来了全新的可能性。这项技术不仅提升了数据处理效率，还为多个行业提供了创新的解决方案。通过API的支持，用户可以轻松将这些功能集成到现有系统中，进一步优化工作流程。

原文链接: https://www.ximilar.com/blog/when-ocr-meets-chatgpt-ai-in-one-api/