产品库

智能文档处理与AI

Nanonets是基于AI的智能文档处理平台，通过自学习OCR技术自动捕获发票、收据、护照、身份证等数据，帮助企业实现数据自动化。

智能文档处理AI平台，利用AI、机器学习和OCR技术自动化数据提取、分类和组织各种文档类型。

docsynecx是一款智能文档处理AI平台，通过AI、机器学习和OCR技术，自动化处理各种文档类型，包括发票处理、收据、提单等。该平台能够快速准确地提取、分类和组织结构化、半结构化和非结构化数据。

新一代可靠且可定制的OCR解决方案

Koncile Extract是一款基于人工智能的光学字符识别(OCR)技术，能够将文档中的文本转换为可编辑和可搜索的数据。它通过使用先进的计算机视觉和自然语言处理技术，提供了高准确率的文本提取服务。Koncile Extract的主要优点包括高准确率、易于定制以及能够处理复杂文档的能力。产品背景信息显示，Koncile旨在通过其OCR技术帮助企业提高数据处理效率，降低人工成本。关于价格和定位，Koncile Extract提供定制化的解决方案，以满足不同企业的需求，具体价格可能需要根据客户需求进行商议。

一个针对机器学习优化的多模态 OCR 管道。

该产品是一个专门设计的 OCR 系统，旨在从复杂的教育材料中提取结构化数据，支持多语言文本、数学公式、表格和图表，能够生成适用于机器学习训练的高质量数据集。该系统利用多种技术和 API，能够提供高精度的提取结果，适合学术研究和教育工作者使用。

Baklib 是一款企业级数字内容体验云平台。

Baklib 是一款 All in Content 的企业级云平台，帮助企业一站式管理数字内容，实现多场景的数字体验。它采用独特的三层架构，将资源库、知识库和应用库无缝连接，显著提升企业的数字化效率和用户体验。Baklib 致力于为企业提供 AI Ready 的知识库建设，确保所有数字内容可视、可管、可用。适合希望提升数字资产管理和客户体验的企业。价格方案灵活，支持免费试用。

Mistral OCR 是一款强大的文档理解 OCR 产品，能够以极高的准确性从 PDF 和图像中提取文本、图像、表格和方程式。

Mistral OCR 是由 Mistral AI 开发的先进光学字符识别 API，旨在以无与伦比的准确性提取和结构化文档内容。它能够处理包含文本、图像、表格和方程式的复杂文档，输出 Markdown 格式的结果，便于与 AI 系统和检索增强生成（RAG）系统集成。其高精度、高速度和多模态处理能力使其在大规模文档处理场景中表现出色，尤其适用于科研、法律、客服和历史文献保护等领域。Mistral OCR 的定价为每美元 1000 页标准使用量，批量处理可达每美元 2000 页，还提供企业自托管选项，满足特定隐私需求。

Aya Vision 32B 是一个支持多语言的视觉语言模型，适用于OCR、图像描述、视觉推理等多种用途。

Aya Vision 32B 是由 Cohere For AI 开发的先进视觉语言模型，拥有 320 亿参数，支持 23 种语言，包括英语、中文、阿拉伯语等。该模型结合了最新的多语言语言模型 Aya Expanse 32B 和 SigLIP2 视觉编码器，通过多模态适配器实现视觉与语言理解的结合。它在视觉语言领域表现出色，能够处理复杂的图像与文本任务，如 OCR、图像描述、视觉推理等。该模型的发布旨在推动多模态研究的普及，其开源权重为全球研究人员提供了强大的工具。该模型遵循 CC-BY-NC 许可证，并需遵守 Cohere For AI 的合理使用政策。

8亿参数的多语言视觉语言模型，支持OCR、图像描述、视觉推理等功能

CohereForAI的Aya Vision 8B是一个8亿参数的多语言视觉语言模型，专为多种视觉语言任务优化，支持OCR、图像描述、视觉推理、总结、问答等功能。该模型基于C4AI Command R7B语言模型，结合SigLIP2视觉编码器，支持23种语言，具有16K上下文长度。其主要优点包括多语言支持、强大的视觉理解能力以及广泛的适用场景。该模型以开源权重形式发布，旨在推动全球研究社区的发展。根据CC-BY-NC许可协议，用户需遵守C4AI的可接受使用政策。

FreeParser 是一款由 AI 驱动的免费文档解析工具，支持多种文件格式。

FreeParser 是一款基于 AI 技术的文档解析工具，旨在通过先进的 OCR 和 LLM 技术帮助用户快速提取文档中的关键信息。它支持多种文件格式，包括 PDF、DOCX、图片等，并提供灵活的自定义提取功能。该产品以简单易用的界面和高性价比的价格定位，满足企业和个人对文档处理的需求。

一个支持从PDF、图像、办公文档等多种格式中提取文本的Python库。

Kreuzberg是一个现代Python库，专注于从各种文档中提取文本。它通过简洁的API和本地处理能力，为用户提供高效的文本提取解决方案。该库支持多种文件格式，包括PDF、图像、办公文档等，无需复杂的配置或外部API调用。它采用异步接口设计，提高了处理效率，同时保持了轻量级的资源占用。Kreuzberg适用于需要本地化文本提取的场景，如RAG应用等，其主要优点是简单易用、资源高效且功能强大。

一个Excel扩展插件，允许用户在Excel公式中使用大型语言模型（LLMs）。

Cellm 是一款创新的 Excel 扩展工具，它将大型语言模型（LLMs）的强大功能引入 Excel，使用户能够在单元格公式中直接调用 AI 模型来处理数据。这种技术的出现极大地提升了 Excel 在处理复杂文本数据时的效率和灵活性，尤其适用于需要对大量文本进行分类、提取、总结等操作的场景。Cellm 的主要优点是能够将 AI 技术与传统的电子表格工具无缝结合，无需用户具备编程技能即可使用。它支持多种主流的 LLM 模型，包括 Anthropic、Mistral、OpenAI 和 Google 的模型，以及本地运行的模型。Cellm 的目标是帮助用户自动化重复性任务，节省时间并提高工作效率。目前该工具免费提供给用户使用，主要面向需要高效处理文本数据的办公人员、研究人员和分析师。

一个强大的OCR包，使用最先进的视觉语言模型提取图像中的文本。

ollama-ocr是一个基于ollama的光学字符识别（OCR）模型，能够从图像中提取文本。它利用先进的视觉语言模型，如LLaVA、Llama 3.2 Vision和MiniCPM-V 2.6，提供高精度的文本识别。该模型对于需要从图片中获取文本信息的场景非常有用，如文档扫描、图像内容分析等。它开源免费，易于集成到各种项目中。

AI引擎将复杂文档转化为可用数据，助力运营和工程团队秒级处理PDF工作流。

Trellis是一款面向企业和专业团队的PDF工作流自动化平台。其核心功能是利用先进的AI技术，将复杂的PDF文档、表格和手写内容快速、准确地转化为可操作的数据，极大地提高了文档处理的效率和准确性。产品主要服务于金融、医疗、房地产等行业的运营和会计团队，帮助他们确保合规性、自动化账款处理、执行审计和应付账款处理等任务。Trellis提供灵活的部署选项，包括私有云和单租户部署，确保数据安全和隐私。此外，平台支持实时数据同步，用户可以随时获取最新的信息，无需手动更新。Trellis的价格策略和具体定位未在页面中明确说明，但其针对企业级市场的特点表明它可能面向中高端市场，提供付费服务。

工作流自动化平台

DataMorf是一个B2B SaaS平台，专注于自动化数据管道和工作流程。它帮助企业无缝集成数据，执行实时数据转换，并减少手动流程。无论是数据增强、与CRM同步还是自动化报告，DataMorf都能提高效率，同时降低运营成本。

智能文档处理框架，专为LLMs设计

ExtractThinker是一个灵活的文档智能框架，帮助用户从各种文档中提取和分类结构化数据，类似于文档处理工作流的ORM。它被称为“LLMs的文档智能”或“智能文档处理的LangChain”。该框架的动机是为文档处理创建所需的特定功能，如分割大型文档和高级分类。

即用即走的翻译、OCR工具

STranslate是一款集成了翻译和OCR功能的在线工具，它支持多种语言翻译，包括输入、划词、截图等多种翻译方式，并能同时显示多个服务的翻译结果，方便用户比较。OCR功能支持中英日韩等多种语言，基于PaddleOCR技术，提供快速准确的识别效果。此外，STranslate还支持多家翻译服务接入，并提供免费API。产品背景信息显示，STranslate由ZGGSONG开发，旨在为用户提供便捷、高效的翻译和OCR服务。

AI驱动的图像文字识别服务

EdgeOne Pages Functions：AI OCR是一款基于人工智能技术的图像文字识别服务，它能够将图片中的文字内容转换为可编辑的文本格式。这项技术的重要性在于它极大地提高了文字录入的效率，减少了人工输入的错误率，并且能够处理多种语言的文字识别。产品背景信息显示，EdgeOne提供了一个免费的部署平台，拥有即时全球CDN覆盖，这使得AI OCR服务可以快速、稳定地服务于全球用户。价格方面，用户可以免费部署体验，具体定价策略未在页面中明确说明。

一个强大的OCR（光学字符识别）工具

Ollama-OCR是一个使用最新视觉语言模型的OCR工具，通过Ollama提供技术支持，能够从图像中提取文本。它支持多种输出格式，包括Markdown、纯文本、JSON、结构化数据和键值对，并且支持批量处理功能。这个项目以Python包和Streamlit网络应用的形式提供，方便用户在不同场景下使用。

基于InternViT-6B-448px-V1-5的增强版视觉模型

InternViT-6B-448px-V2_5是一个基于InternViT-6B-448px-V1-5的视觉模型，通过使用ViT增量学习与NTP损失（阶段1.5），提升了视觉编码器提取视觉特征的能力，尤其是在大规模网络数据集中代表性不足的领域，如多语言OCR数据和数学图表等。该模型是InternVL 2.5系列的一部分，保留了与前代相同的“ViT-MLP-LLM”模型架构，并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的LLMs，包括InternLM 2.5和Qwen 2.5，使用随机初始化的MLP投影器。

文档智能的视觉引导生成文本布局预训练模型

ViTLP是一个视觉引导的生成文本布局预训练模型，旨在提高文档智能处理的效率和准确性。该模型结合了OCR文本定位和识别功能，能够在文档图像上进行快速准确的文本检测和识别。ViTLP模型的预训练版本ViTLP-medium（380M参数）在计算资源和预训练数据集规模的限制下，提供了一个平衡的解决方案，既保证了模型的性能，又优化了推理速度和内存使用。ViTLP的推理速度在Nvidia 4090上处理一页文档图像通常在5到10秒内，与大多数OCR引擎相比具有竞争力。

将图像转换成结构化的Markdown文档

LlamaOCR.com是一个基于OCR技术的在线服务，它能够将上传的图像文件转换成结构化的Markdown格式文档。这项技术的重要性在于它极大地提高了文档转换的效率和准确性，尤其是在处理大量文本资料时。LlamaOCR.com由'Together AI'提供支持，并且与'Nutlope/llama-ocr'的GitHub仓库相关联，显示了其开源和社区支持的背景。产品的主要优点包括易用性、高效率和准确性。

快速高效的非结构化数据提取工具

Extractous是一个用Rust编写的非结构化数据提取工具，提供多语言绑定。它专注于从各种文件类型（如PDF、Word、HTML等）中提取内容和元数据，并且性能优异，内存占用低。Extractous通过原生代码执行实现快速处理速度和低内存使用，支持多种文件格式，并集成了Apache Tika和tesseract-ocr技术，使其能够处理广泛的文件类型并进行OCR识别。该工具的开源性质和Apache 2.0许可使其可以免费用于商业用途，适合需要处理大量文档数据的企业和开发者。

一站式OCR代理，快速从图像中生成洞见。

TurboLens是一个集OCR、计算机视觉和生成式AI于一体的全功能平台，它能够自动化地从非结构化图像中快速生成洞见，简化工作流程。产品背景信息显示，TurboLens旨在通过其创新的OCR技术和AI驱动的翻译及分析套件，从印刷和手写文档中提取定制化的洞见。此外，TurboLens还提供了数学公式和表格识别功能，将图像转换为可操作的数据，并将数学公式翻译成LaTeX格式，表格转换为Excel格式。产品价格方面，TurboLens提供免费和付费两种计划，满足不同用户的需求。

一站式开源高质量数据提取工具，将PDF转换成Markdown和JSON格式。

MinerU是一个开源工具，专注于将PDF文件转换成机器可读的格式，如Markdown和JSON，便于内容的提取和进一步处理。它在科学文献中解决符号转换问题，支持多种输出格式，并兼容多种操作系统。MinerU的主要优点包括去除页眉、页脚、脚注等，保持文档原有结构，自动识别和转换文档中的公式和表格，支持OCR功能，并且支持多达84种语言的检测和识别。

免费 npm 库，用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR，输出 markdown 文本

开源 npm 库，免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR，支持本地和远程图像，计划支持 PDF，受 Zerox 启发，有免费和付费接口

高精度将图片或PDF转换为Markdown文本或JSON结构化文档的API

pdf-extract-api是一个使用现代OCR技术和Ollama支持的模型将任何文档或图片转换为结构化的JSON或Markdown文本的API。它使用FastAPI构建，并使用Celery进行异步任务处理，Redis用于缓存OCR结果。该API无需云或外部依赖，所有处理都在本地开发或服务器环境中完成，确保数据安全。它支持PDF到Markdown的高精度转换，包括表格数据、数字或数学公式，并且可以使用Ollama支持的模型进行PDF到JSON的转换。此外，该API还支持LLM改进OCR结果，去除PDF中的个人身份信息（PII），以及分布式队列处理和缓存。

AI驱动的电子元件分类器，智能组件管理的终极解决方案。

Vanguard-s/Electronic-Component-Sorter是一个利用机器学习和人工智能自动化识别和分类电子元件的项目。该项目通过深度学习模型，能够将电子元件分为电阻、电容、LED、晶体管等七大类，并通过OCR技术进一步获取元件的详细信息。它的重要性在于减少人工分类错误，提高效率，确保安全性，并帮助视觉障碍人士更便捷地识别电子元件。