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2024 年最佳 OCR API
正在寻找用于自动化数据提取的 OCR API？阅读本文以全面了解市场上可用的 OCR API 类别以及它们对不同文档类型的表现。
来源:Nanonets光学特征识别（OCR）技术已成为希望自动化文档处理和简化数据提取的企业的重要组成部分。
非常简单地说，OCR涉及扫描文档并将扫描的图像转换为可读文本，从而使组织可以处理各种文档，例如发票，合同和收据，而无需手动数据输入。
ocr apis通过为开发人员提供可以通过编程方式访问的预先构建的“黑匣子”来充当此功能的扩展。它毫不费力地将“ OCR功能”集成到其应用程序中，从而消除了从头开始构建或开发OCR的需求。
在过去的五年中，OCR API景观见证了重大的转变。最初出现了诸如Tesseract之类的传统OCR发动机，例如CRF（改善识别的上下文理解）或LSTM（序列识别的长期记忆）等新的解决方案，提供了提高的准确性，多语言支持以及处理复杂文档结构的能力。这些OCR解决方案具有增强的数据提取功能。
同时，大型语言模型（LLM）（例如OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude）作为其服务的一部分引入了OCR功能，从而可以与文档进行更自然的互动。
和基于AI的智能文档处理（IDP）平台通过提供高度专业化，特定于行业的OCR和文档处理工作流动自动化功能来雕刻一个利基市场。
在本文中，我们将探索三个主要类别的顶级OCR API：云服务提供商，大语言模型（LLMS）和基于AI的IDP软件。我们将评估每个工具的优势，劣势以及为不同用例选择最佳API的标准。
选择标准和测试过程的概述
API类别
- 云服务提供者语言模型（LLMS）基于AI的IDP软件