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识别最佳OCR API：在现实世界文档上对OCR API进行基准测试
本文提供了一个客观的，数据驱动的基准测试比较，可帮助开发人员和企业为他们的需求选择最佳的OCR API。
来源:Nanonets随着大语言模型（LLM）和视觉模型（VLM）的快速进步，许多人认为OCR已经过时了。如果LLM可以“看到”和“读取”文档，为什么不直接将其用于文本提取呢？
答案在于可靠性。您能否始终100％确定LLMS从文档/图像中解释的文本输出的真实性？我们将其通过一个简单的实验进行测试。我们要求同事使用他们选择的任何LLM从样本PDF飞行票中提取乘客姓名（10）的清单。
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结果非常有趣 - Claude 3 Opus根本无法阅读PDF，Claude 3.5十四行诗错过了一位乘客的名字，Chatgpt O3 Mini的输出完全由CHATGPT O3 MINI组成（100％幻觉），CHATPDF错过了一半的乘客，只有Notebooklm和Deepseek的名字完全正确！
LLM可以解释和总结文档，但它们缺乏关键业务应用程序所需的精确和结构化输出，而100％数据准确性至关重要。此外，LLM需要大量的计算资源，使其对于大规模文档处理，尤其是在企业和边缘部署中的昂贵和不切实际。
OCR已针对效率进行了优化，在低功率设备上运行，同时提供一致的结果。无论在财务记录，法律合同还是法规合规性中，准确性都是不可商议的，OCR仍然是最可靠的解决方案。
与LLM不同，OCR API提供了置信分数和边界框，使开发人员可以在提取的文本中检测不确定性。这种控制水平对于无法提供不正确或幻觉数据的企业至关重要。这就是为什么OCR API继续被广泛用于文档自动化工作流程，AI驱动数据提取和企业应用程序的原因。
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