ਦੁਨੀਆ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਭਰੀ ਹੋਈ ਹੈ – ਕਾਗਜ਼ ਅਤੇ ਪਿਕਸਲ ਦੀ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਲਹਿਰ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਤੋਂ ਗਿਆਨ ਕੱਢਣਾ, ਉਹ ਅਮੀਰ ਬੁਣਾਈਆਂ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ, ਟੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੇਆਉਟਸ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਰਹੀ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ Optical Character Recognition (OCR) ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਬਲਾਕਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿਚਕਾਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਵਿੱਚ ਕਦਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, Mistral AI ਨੇ Mistral OCR ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇਸਦੇ Large Language Models (LLMs) ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸਥਿਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਪਰੇ: OCR ਵਿੱਚ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ
Mistral OCR ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮੁੱਖ ਨਵੀਨਤਾ Mistral ਦੇ ਆਪਣੇ LLMs ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਰਵਾਇਤੀ OCR ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਖਰਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਕਸਰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ, Mistral OCR ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅਰਥ ਅਤੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਅੰਤਰੀਵ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:
- ਸੰਦਰਭੀ ਸਮਝ: ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਕੈਪਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਫੁੱਟਨੋਟ ਮੁੱਖ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਬਿੰਦੂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ OCR ਇਹਨਾਂ ਟੈਕਸਟ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। Mistral OCR, ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ LLMs ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਇਹਨਾਂ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੁਝ ਟੈਕਸਟ ਤੱਤ ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਕਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਲੇਆਉਟ ਸਮਝ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੇਆਉਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਲਟੀ-ਕਾਲਮ ਲੇਖ, ਸਾਈਡਬਾਰ, ਜਾਂ ਫਾਰਮ, ਅਕਸਰ ਬੁਨਿਆਦੀ OCR ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਲਝਿਆ ਹੋਇਆ ਜਾਂ ਗਲਤ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, Mistral ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹਨਾਂ ਲੇਆਉਟਸ ਨੂੰ ਤਰਕਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਰਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇੱਛਤ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਲੜੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ।
- ਵਿਭਿੰਨ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ: ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੇਪਰ, ਵਿਲੱਖਣ ਲਿਪੀਆਂ ਵਾਲੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਖਰੜੇ, ਜਾਂ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਅਤੇ ਟੇਬਲ ਵਾਲੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮੈਨੂਅਲ - ਇਹ ਸਟੈਂਡਰਡ OCR ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। Mistral OCR ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਲੋਡ ਦੇ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਅੰਗਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦਾ ਹੈ।
ਇਹ LLM-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮਝ ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਅਮੀਰੀ ਅਤੇ ਆਪਸੀ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੱਢੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੀਮਤੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਕਾਬੂ ਕਰਨਾ: ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ
ਕਿਸੇ ਵੀ ਉੱਨਤ OCR ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਅਸਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਉਹਨਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। Mistral OCR ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਿਸਮਾਂ:
- ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੋਜ: ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਟੈਕਸਟ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤਿਕ ਸੰਕੇਤਾਂ (ਇੰਟੈਗਰਲ, ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿੰਨ੍ਹ), ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਡਾਟਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੇਬਲਾਂ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਅੰਕੜੇ ਜਾਂ ਚਾਰਟ ਦਾ ਸੰਘਣਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੇ ਤੱਤਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨਾ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ। Mistral OCR ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ।
- ਇਤਿਹਾਸਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਪੁਰਾਲੇਖ: ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਪੁਰਾਣੇ ਕਾਗਜ਼, ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਿੰਟ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਵਿਲੱਖਣ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੇ ਫੌਂਟ, ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਲੇਆਉਟਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇਤਿਹਾਸਕਾਰਾਂ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਾਂ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਰਾਸਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲਿਪੀਆਂ ਅਤੇ ਫੌਂਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਤਕਨੀਕੀ ਮੈਨੂਅਲ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗਾਈਡ: ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ, ਸਕੀਮੈਟਿਕਸ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਟੇਬਲਾਂ, ਅਤੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਖੋਜਯੋਗ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ, ਤਕਨੀਕੀ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸੁਖਾਲਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਹੀ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਵਿੱਤੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਟੇਬਲ, ਏਮਬੈਡਡ ਚਾਰਟ, ਫੁੱਟਨੋਟ, ਅਤੇ ਖਾਸ ਲੇਆਉਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਫਾਰਮ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖੇਤਰਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੱਢਣਾ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੇਆਉਟ ਹੋਣ ਜਾਂ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਐਂਟਰੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ, ਇੱਕ ਆਮ ਵਪਾਰਕ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉੱਨਤ OCR ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਕੇ, Mistral OCR ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭੰਡਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸਥਿਰ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਜ਼ੋਰ ਇੱਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਭਾਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦਾ ਸਨਮਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਪ੍ਰਸਤਾਵ: ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਏਮਬੈਡਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ
Mistral AI ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ OCR ਸੇਵਾ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਬਲਕਿ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਏਮਬੈਡਡ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਕੱਢਣਾ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਰਵਾਇਤੀ OCR ਹੱਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ, ਕੋਆਰਡੀਨੇਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ:
- ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣਾ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਫ਼ ਸਜਾਵਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ; ਉਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ, ਚਾਰਟ, ਫੋਟੋਆਂ, ਚਿੱਤਰ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਟਾ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਗੁੰਮ ਨਾ ਹੋਵੇ।
- ਸੰਦਰਭ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ: ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ Markdown ਵਿਕਲਪ, ਕੱਢੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਇੰਟਰਲੀਵ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ AI ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਰੋਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਟੈਕਸਟ ਜਿਸਦੇ ਬਾਅਦ ਉਹ ਚਿੱਤਰ ਜਿਸਦਾ ਇਹ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਬਾਅਦ ਹੋਰ ਟੈਕਸਟ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੋਰ।
- ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ: Retrieval-Augmented Generation (RAG) ਵਰਗੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਜੋ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। RAG ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਬਾਰੇ ਟੈਕਸਟ ਫੀਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੋਈ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਣਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਮੀਰ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ AI-ਤਿਆਰ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੂਅਲ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਚਿੱਤਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਕਰਣ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ “ਵਾਇਰਿੰਗ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਚਿੱਤਰ 3 ਵੇਖੋ” ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਸਦੇ ਬਾਅਦ ਚਿੱਤਰ 3 ਦੀ ਅਸਲ ਤਸਵੀਰ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਪੂਰਨ ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਭਿੰਨ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ ਲਚਕਦਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ
ਇਹ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ਡ ਡਾਟਾ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, Mistral OCR ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- Markdown: ਡਿਫੌਲਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ Markdown ਫਾਈਲ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੈ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਕੱਢੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਇੰਟਰਲੀਵਡ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੀ ਖਪਤ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਰੈਂਡਰਿੰਗ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- JSON (ਢਾਂਚਾਗਤ ਆਉਟਪੁੱਟ): ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ JSON ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਇਹ ਫਾਰਮੈਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੈਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ। ਇਹ OCR ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਕੱਢੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਭਰਨਾ।
- ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਫੀਡ ਕਰਨਾ।
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਢਾਂਚਾਗਤ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨਾ।
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਤੱਤਾਂ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ।
ਇਹ ਦੋਹਰਾ-ਫਾਰਮੈਟ ਪਹੁੰਚ ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਣ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕਾਗਜ਼ ਤੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕਈ ਕਦਮ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਸਟਮ ਲੋੜਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਲੋਬਲ ਪਹੁੰਚ: ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਲਿਪੀ ਸਹਾਇਤਾ
ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੋਈ ਸਰਹੱਦ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੀ, ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਲਿਪੀਆਂ ਅਤੇ ਫੌਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। Mistral AI ਆਪਣੇ OCR ਹੱਲ ਦੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਹ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲਿਪੀਆਂ, ਫੌਂਟਾਂ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ, ਸਮਝ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਦਾਅਵਾ, ਜੇਕਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਾਕਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ:
- ਗਲੋਬਲ ਵਪਾਰ ਸੰਚਾਲਨ: ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ OCR ਹੱਲ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਖੇਤਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੂਲਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਖੋਜ: ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਕਸਰ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਚੀਨ ਲਿਪੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਨਿਪੁੰਨ ਇੱਕ OCR ਟੂਲ ਡਿਜੀਟਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ: ਇਹ ਘੱਟ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਰਥਿਤ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਾਂ ਲਿਪੀਆਂ ਤੋਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਵਿਆਪਕ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਮਰਥਿਤ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਜਾਂ ਖਾਸ ਲਿਪੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੂਚੀਆਂ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਵਿਆਪਕ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਟੀਚਾ Mistral OCR ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਗਲੋਬਲ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਲੈਂਡਸਕੇਪ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਸੌਖ ਮੁੱਖ ਵਿਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਹਨ। Mistral AI ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ OCR ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਦਾਅਵੇ ਕੀਤੇ ਹਨ।
ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ ਦਾਅਵੇ: ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, Mistral OCR ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਸਥਾਪਿਤ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ Google Document AI, Microsoft Azure OCR, ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ Google ਦੇ Gemini 1.5 ਅਤੇ 2.0, ਅਤੇ OpenAI ਦੇ GPT-4o ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਾਅਵੇ Mistral AI ਦੇ ਇਸਦੇ LLM-ਸੰਚਾਲਿਤ OCR ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੀਡੀਆ, ਟੈਕਸਟ, ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਵਰਗੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੱਤਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ।
ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੀਡ: ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ, ਥ੍ਰੁਪੁੱਟ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। Mistral AI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਹੱਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੋਡ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ 2000 ਪੰਨਿਆਂ ਤੱਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ ਗਤੀ, ਜੇਕਰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਪੁਰਾਲੇਖਾਂ ਦੇ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਉੱਚ-ਵਾਲੀਅਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੰਗ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗੀ।
ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਵਿਕਲਪ:
- SaaS ਪਲੇਟਫਾਰਮ (
la Plateforme): Mistral OCR ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ Mistral AI ਦੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ Software-as-a-Service ਮਾਡਲ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਸੌਖ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। - ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ: ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ, Mistral AI ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸਸ ਸੰਸਕਰਣ ਜਲਦੀ ਹੀ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਵਿਕਲਪ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ OCR ਸੇਵਾ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
le Chatਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ: ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਧਾਂਤਕ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Mistral ਦੇ ਆਪਣੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਸਹਾਇਕ,le Chatਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਸੰਭਵ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਚਾਰ
ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ Python ਪੈਕੇਜ (mistralai) ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ Mistral API ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ OCR ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਮੁੱਢਲਾ ਵਰਕਫਲੋ: ਆਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
mistralaiਪੈਕੇਜ ਨੂੰ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰਨਾ।- API ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ (ਢੁਕਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ)।
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ PDF ਫਾਈਲ) ਨੂੰ ਸੇਵਾ ‘ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ।
- ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੀ ਫਾਈਲ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਨਾਲ OCR ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ।
- ਇੱਛਤ ਫਾਰਮੈਟ (Markdown ਜਾਂ JSON) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ।
ਮੌਜੂਦਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਵੀਂ ਸੇਵਾ ਵਾਂਗ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਚਾਲਨ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ:
- ਫਾਈਲ ਆਕਾਰ ਸੀਮਾ: ਇਨਪੁਟ ਫਾਈਲਾਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 50MB ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹਨ।
- ਪੰਨਾ ਸੀਮਾ: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੰਬਾਈ ਵਿੱਚ 1,000 ਪੰਨਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੇ।
*ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ: ਲਾਗਤ ਪ੍ਰਤੀ ਪੰਨਾ ਢਾਂਚਾਗਤ ਹੈ। ਮਿਆਰੀ ਦਰ $1 USD ਪ੍ਰਤੀ 1,000 ਪੰਨਿਆਂ ਵਜੋਂ ਦੱਸੀ ਗਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਕਲਪ $1 USD ਪ੍ਰਤੀ 2,000 ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਵਾਲੀਅਮ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇਰਾਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸੇਵਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਸੇਵਾ ਪਰਿਪੱਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਸਕੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਣਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ।
Mistral OCR ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ LLMs ਦੀ ਸੰਦਰਭੀ ਸਮਝ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਠੋਸ ਯਤਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਗੁੰਝਲਤਾ, ਵਿਲੱਖਣ ਚਿੱਤਰ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਵਿਕਲਪਾਂ ‘ਤੇ ਇਸਦਾ ਧਿਆਨ ਇਸਨੂੰ ਬੁੱਧੀ