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「RAG OCR」找到 55 条内容
按专题浏览 →匹配追问：如何处理复杂表格和跨页表格的识别与还原 如果OCR结果存在大量噪声，如何在RAG检索阶段保证召回质量 多模态大模型（如Qwen-VL、GPT-4V）与传统OCR方案如何取舍或结合 场景切入 假设我们公司最近在做合同审核的自动化，用户上传的扫描件PDF纯图像，没有任何文字层。你作为技术负责人，会怎么设计流程把这些PDF里的内容解析出来？ 层层追问 你平时处理过PDF文档吗？……如果是扫描件那种图像PDF呢？……那从图像里提取文字你会用什么技术？……提取完文字之后，怎么知道哪些是…
匹配正文：…、长度、隐私与内容安全画像。 格式转换应统一编码、时区、单位、字段类型和消息结构；去噪包括精确或近似重复、模板垃圾、乱码、低质量 OCR、敏感信息和无权使用内容；增强或重采样必须服务于已观察到的覆盖缺口，并保持训练、验证和测试隔离。每个步骤都要输出前后数量、拒绝原因和抽检样本，不能只说“清洗后质量更好”。 上线后的数据漂移监控应比较当前窗口与基线窗口，按字段类型选择 PSI、KS、Jensen-Shannon、Wasserstein、类别占比、缺失率、重复率、约束失败率等指标…
匹配正文：…grounding，不同目标解决的问题不同。对GPT-4V等未公开完整架构的产品，只描述官方披露能力，不推断内部连接。 Self-RAG针对文本检索、生成和反思流程，不是验证图像中某实体真实存在的视觉检测器。视觉事实应由区域grounding、目标检测、OCR、坐标或可回看的图像证据支持。评测需拆分感知、grounding、推理和语言先验偏差。
学习内容与项目面试，在同一条路上。