के रूप में I' बना रहा है सुदृढ़आरएजी मैं सामाजिक मीडिया पढ़ रहा हूँ जहां लोग एक ही बात पूछते रहते हैं ओसीआर स्थान में गहराई मैंने सोचा कि मैं यह करने के लिए एक '\ beginer friendly\ '\ दृष्टिकोण लिखने के लिए गैर-\ LLM\ (\ या LLM वैकल्पिक
आपके पास पाठ के साथ छवियाँ हैं।
इस लेख में दिखाया गया है सरलतम संभव पाइपलाइन टेसरेक्टCity name (optional, probably does not need a translation) पाठ निष्कर्षण के लिए, फिर BERT NER इकाई पहचान के लिए ONNX के माध्यम से () सभी स्थानीय
यहाँ निर्धारक का अर्थ होता है, स्थिर संस्करणों, स्थिर भाषा डेटा
नूगेट अभी आ रहा है यह एक सरल में पैकेजिंग करता हूँ
mostlylucid.ocrnerलाइब्रेरी. अभी के लिए
flowchart LR
subgraph OCR["Part 1: OCR"]
IMG[Image]
TESS[Tesseract]
TXT[Raw Text]
end
subgraph NER["Part 2: NER"]
TOK[Tokenize]
BERT[BERT NER<br/>ONNX]
ENT[Entities]
end
IMG --> TESS
TESS --> TXT
TXT --> TOK
TOK --> BERT
BERT --> ENT
style TESS stroke:#f60,stroke-width:3px
style BERT stroke:#f60,stroke-width:3px
style ENT stroke:#090,stroke-width:3px
दो चरण-,-दो मॉडल-,-दो ही स्थानीय रूप से चल रहे हैं।
टेसरेक्टCity name (optional, probably does not need a translation) मानक खुला है टेसरेक्ट, एक C
dotnet add package Tesseract
आपको प्रशिक्षित डेटा फ़ाइलों की भी जरूरत है. डाउनलोड eng.traineddata से टेसडाटा और इसे एक में रखें tessdata फ़ोल्डर.
using Tesseract;
public static string ExtractText(string imagePath)
{
using var engine = new TesseractEngine("./tessdata", "eng", EngineMode.Default);
using var img = Pix.LoadFromFile(imagePath);
using var page = engine.Process(img);
return page.GetText();
}
कि-एमएसके0 यह-एम एसके1 कॉल ExtractText("invoice.png") और आप एक स्ट्रिंग मिलता है
महत्वपूर्ण:
TesseractEngineवास्तविक अनुप्रयोगों में इसे एक बार बनाना और पुनः उपयोग करना
टेसरेक्ट के लिए अच्छी तरह से काम करता है साफ, उच्च-मानक फ़ॉन्टों में व्यतिरेक पाठयह संघर्ष करता है
inter-\nnationalएनईआर से पहले ) को पोस्ट - प्रसंस्करण की आवश्यकता हो सकती हैउन उत्पादन प्रणालियों के लिए जो विचित्र चीजों को संभालने की आवश्यकता है तीन--Tier OCR पाइपलाइन-जो फ्लोरेंस को जोड़ता है-2 एक मध्य स्तर के रूप में ONNX और हार्ड केसों के लिए विज़न एलएलएम escalation
इस अभ्यास के लिए हम'हम मानेंगे कि आप एक अन्य स्रोत से स्वच्छ छवि या पाठ है
व्यावहार में आप सामान्यतः ओसीआर आउटपुट को सामान्य बनाना चाहते हैं (trim whitespace
कोड में डुबोने से पहले-,, हम क्या कर रहे हैं समझें।
नामित इकाई पहचान (NER) एक सुलझाए गए समस्या है।
नमूना नहीं समझता, पाठ नहीं समझती, यह सीखा है, लाखों चिह्नित उदाहरणों से सांख्यिकीय पैटर्न NER विशेषता निष्कर्षण है यह स्टेरॉयड पर पैटर्न मिल रहा है '
ओनिक्स ( Open Neural Network Exchange ML मॉडलों के लिए एक मानक ढाँचा है frozen inference DLL तंत्रिका नेटवर्क के लिए
flowchart LR
subgraph Training["Training (Python)"]
PT[PyTorch Model]
TF[TensorFlow Model]
end
subgraph Export["Export Once"]
ONNX[model.onnx]
end
subgraph Runtime["Run Anywhere"]
CS[C# App]
CPP[C++ App]
JS[JavaScript App]
end
PT --> ONNX
TF --> ONNX
ONNX --> CS
ONNX --> CPP
ONNX --> JS
style ONNX stroke:#f60,stroke-width:4px
style CS stroke:#090,stroke-width:3px
प्रमुख अंतर्दृष्टि किसी और ने कठिनाई से काम किया (पॉइथोन में मॉडल को प्रशिक्षण
आप जीपीटी को पाठ भेज सकते हैं
| दृष्टिकोण | गति | प्रति डोक लागत | 1000 | डोक 4 | गोपनीयता | МSK5 | सुसंगतता | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ओनिक्स एनआर उच्च | |||||||||
| स्थानीय एलएलएम API Small Models can be flaky | Variable | ||||||||
| एलएलएम API ठ̧à¥à¤°à¥à¤ |
LLM जटिल तर्क के लिए महान हैं
यहाँ हम क्या बना रहे हैं
flowchart LR
subgraph Input
TEXT[Raw Text]
end
subgraph Tokenization["Step 1: Tokenization"]
TOK[Split into tokens]
IDS[Convert to IDs]
end
subgraph Model["Step 2: ONNX Inference"]
BERT[BERT Model]
LOGITS[Logits Output]
end
subgraph Output["Step 3: Decode"]
LABELS[BIO Labels]
ENT[Entities]
end
TEXT --> TOK
TOK --> IDS
IDS --> BERT
BERT --> LOGITS
LOGITS --> LABELS
LABELS --> ENT
style BERT stroke:#f60,stroke-width:4px
style ENT stroke:#090,stroke-width:3px
हर कदम सरल है
You need three files from HuggingFace. Download them manually to a folder ./models/ner/):
फ़ाइल
| ------ | ------ | ----- |
|---|---|---|
vocab.txt |
डाउनलोड करें | |
config.json |
डाउनलोड करें |
मॉडल है बेर्ट द्वारा ऑनिक्स प्रारूप में निर्यात किया गया प्रतिरक्षण.
आपका फ़ोल्डर इस प्रकार दिखेगा
models/
ner/
model.onnx (the neural network)
vocab.txt (word → ID mapping)
config.json (label definitions)
नया कंसोल एप्लिकेशन बनाएँ और NuGet पैकेज जोड़ें
dotnet new console -n NerDemo
cd NerDemo
dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime
dotnet add package Microsoft.ML.Tokenizers
That's it. Two packages
इससे पहले कि मॉडल पाठ को संसाधित कर सकता है, हम इसे संख्याओं में रूपांतरित करने की जरूरत है टोकनीकरण.
flowchart TD
subgraph Input
TEXT["John works at Microsoft"]
end
subgraph Tokenize["Tokenization"]
T1["[CLS]"]
T2["John"]
T3["works"]
T4["at"]
T5["Microsoft"]
T6["[SEP]"]
end
subgraph IDs["Token IDs"]
I1["101"]
I2["1287"]
I3["2573"]
I4["1120"]
I5["7513"]
I6["102"]
end
TEXT --> T1 & T2 & T3 & T4 & T5 & T6
T1 --> I1
T2 --> I2
T3 --> I3
T4 --> I4
T5 --> I5
T6 --> I6
style T1 stroke:#c00,stroke-width:3px
style T6 stroke:#c00,stroke-width:3px
style I2 stroke:#090,stroke-width:3px
style I5 stroke:#090,stroke-width:3px
प्रमुख बिंदुएं
[CLS] और [SEP] ये विशेष टोकन हैं जो वाक्य सीमाओं को चिह्नित करते हैंvocab.txtusing Microsoft.ML.Tokenizers;
// Load the vocabulary file
var vocabPath = "./models/ner/vocab.txt";
var options = new BertOptions
{
LowerCaseBeforeTokenization = false, // BERT-NER is case-sensitive!
UnknownToken = "[UNK]",
ClassificationToken = "[CLS]",
SeparatorToken = "[SEP]",
PaddingToken = "[PAD]"
};
using var stream = File.OpenRead(vocabPath);
var tokenizer = BertTokenizer.Create(stream, options);
क्यों LowerCaseBeforeTokenization = false? यह मॉडल काष्ठित पाठ पर प्रशिक्षित किया गया है।
महत्वपूर्ण: टोकनाइजर होना चाहिए मॉडल ठीक से मिलते हैं. एक भिन्न vocab का उपयोग करते हुए, कैशिंग विकल्पM SK2 या विशेष टोकन IDs silently परिणामों को ह्रास करेगा
vocab.txtजो मॉडल के साथ जहाज़ बनाता है
var text = "John Smith works at Microsoft in London.";
// Tokenize (splits into subwords)
var encoded = tokenizer.EncodeToTokens(text, out _);
// Get special token IDs
var clsId = 101; // [CLS] token
var sepId = 102; // [SEP] token
// Build the full sequence: [CLS] + tokens + [SEP]
var tokenIds = new List<int> { clsId };
tokenIds.AddRange(encoded.Select(t => t.Id));
tokenIds.Add(sepId);
// Also keep the text tokens for later
var tokens = new List<string> { "[CLS]" };
tokens.AddRange(encoded.Select(t => t.Value));
tokens.Add("[SEP]");
इसके बाद हमारे पास है
tokenIds: [101, 1287, 3455, 2573, 1120, 7513, 1999, 2414, 119, 102]tokens: ["[CLS]", "John", "Smith", "works", "at", "Microsoft", "in", "London", ".", "[SEP]"]अब हम इन संख्याओं को ONNX मॉडल में खिसकाते हैं
flowchart LR
subgraph Inputs
IDS["Token IDs<br/>[101, 1287, 3455, ...]"]
MASK["Attention Mask<br/>[1, 1, 1, ...]"]
end
subgraph Model
ONNX["BERT NER<br/>model.onnx"]
end
subgraph Outputs
LOG["Logits<br/>[batch, seq_len, 9]"]
end
IDS --> ONNX
MASK --> ONNX
ONNX --> LOG
style ONNX stroke:#f60,stroke-width:4px
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
// Configure for best performance
var sessionOptions = new SessionOptions
{
GraphOptimizationLevel = GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL,
IntraOpNumThreads = Math.Min(4, Environment.ProcessorCount)
};
// Load the model (takes ~2 seconds first time)
var session = new InferenceSession("./models/ner/model.onnx", sessionOptions);
महत्वपूर्णएक बार टोकनाइजर और निष्कर्ष सत्र बनाएँ
InferenceSessionबनाने के लिए महंगा है
मॉडल अपेक्षा करता है
long[]// Pad to a fixed length (BERT requires fixed shapes; powers of 2 are cache-friendly)
int sequenceLength = 64; // or 128, 256, 512
var inputIds = new long[sequenceLength];
var attentionMask = new long[sequenceLength];
for (int i = 0; i < sequenceLength; i++)
{
if (i < tokenIds.Count)
{
inputIds[i] = tokenIds[i];
attentionMask[i] = 1;
}
else
{
inputIds[i] = 0; // PAD token
attentionMask[i] = 0;
}
}
// Create tensors (shape: [batch_size=1, sequence_length])
var inputIdsTensor = new DenseTensor<long>(inputIds, [1, sequenceLength]);
var attentionMaskTensor = new DenseTensor<long>(attentionMask, [1, sequenceLength]);
// Build inputs
var inputs = new List<NamedOnnxValue>
{
NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input_ids", inputIdsTensor),
NamedOnnxValue.CreateFromTensor("attention_mask", attentionMaskTensor)
};
// Run the model
using var results = session.Run(inputs);
// Get output logits
var output = results.First(r => r.Name == "logits");
var logits = output.AsTensor<float>();
आउटपुट logits आकारवाला है [1, sequence_length, 9]प्रत्येक टोकन स्थिति के लिए संभव लेबल
मॉडल कच्चे अंक आउटपुट करता है
मॉडल का उपयोग करता है जैव संकेतन:
flowchart LR
subgraph Tokens
T1["John"]
T2["Smith"]
T3["works"]
T4["at"]
T5["Microsoft"]
end
subgraph Labels
L1["B-PER"]
L2["I-PER"]
L3["O"]
L4["O"]
L5["B-ORG"]
end
T1 --> L1
T2 --> L2
T3 --> L3
T4 --> L4
T5 --> L5
style L1 stroke:#090,stroke-width:3px
style L2 stroke:#090,stroke-width:3px
style L5 stroke:#00f,stroke-width:3px
यह मॉडल को कई - शब्द इकाइयों जैसे |" |John Smith | " | या " |United Kingdom
// These are the 9 labels the model was trained on (CoNLL-2003 dataset)
string[] labels =
{
"O", // 0: Outside any entity
"B-PER", // 1: Beginning of Person
"I-PER", // 2: Inside Person
"B-ORG", // 3: Beginning of Organization
"I-ORG", // 4: Inside Organization
"B-LOC", // 5: Beginning of Location
"I-LOC", // 6: Inside Location
"B-MISC", // 7: Beginning of Miscellaneous
"I-MISC" // 8: Inside Miscellaneous
};
नोट: यह विशिष्ट मॉडल मानक का उपयोग करता है 9-label CoNLL स्कीमा
config.json(id2labelक्षेत्र). यदि आप मॉडलों को स्क्वाप करते हैं तो config से लेबल पढ़ने के बजाय हार्डकोडिंग
प्रत्येक टोकन के लिए हम सबसे अधिक logit अंक वाले लेबल चुनते हैं
var predictions = new List<(string Token, string Label, float Confidence)>();
int numLabels = 9;
for (int i = 0; i < tokens.Count; i++)
{
// Skip special tokens
if (tokens[i] is "[CLS]" or "[SEP]" or "[PAD]")
continue;
// Find highest scoring label
float maxScore = float.MinValue;
int maxIndex = 0;
for (int j = 0; j < numLabels; j++)
{
float score = logits[0, i, j];
if (score > maxScore)
{
maxScore = score;
maxIndex = j;
}
}
// Convert logit to probability (softmax)
float confidence = Softmax(logits, i, numLabels, maxIndex);
predictions.Add((tokens[i], labels[maxIndex], confidence));
}
Softmax फ़ंक्शन कच्चे अंक को संभाव्यताओं में परिवर्तित करता है (0-1):
static float Softmax(Tensor<float> logits, int position, int numLabels, int targetIndex)
{
// Find max for numerical stability
float maxLogit = float.MinValue;
for (int j = 0; j < numLabels; j++)
maxLogit = Math.Max(maxLogit, logits[0, position, j]);
// Compute softmax
float sumExp = 0f;
for (int j = 0; j < numLabels; j++)
sumExp += MathF.Exp(logits[0, position, j] - maxLogit);
return MathF.Exp(logits[0, position, targetIndex] - maxLogit) / sumExp;
}
विश्वसनीयता पर नोट: सॉफ्टमैक्स प्राप्तियां हैं नातेदार, कैलिब्रेटेड संभाव्यताएं नहीं हैं।
0.92सही के रूप में "92% ". इनको कम से कम confidence भविष्यवाणी फ़िल्टर करने के लिए इस्तेमाल करें
अब हमारे पास प्रति--token भविष्यवाणी हैं।
पहला, WordPiece विलयन सहायकों को मिलाएँ ## उपशब्द और punctuation अंतराल सही रूप से
static void AppendWordPiece(StringBuilder sb, string token)
{
if (string.IsNullOrEmpty(token)) return;
// WordPiece continuation: "##soft" → append without space
if (token.StartsWith("##", StringComparison.Ordinal))
{
sb.Append(token.AsSpan(2));
return;
}
// No leading space if first token or if punctuation
if (sb.Length > 0 && !IsPunctuationToken(token))
sb.Append(' ');
sb.Append(token);
}
static bool IsPunctuationToken(string token) =>
token.Length == 1 && char.IsPunctuation(token[0]);
static string MergeWordPieces(IEnumerable<string> tokens)
{
var sb = new StringBuilder();
foreach (var t in tokens)
AppendWordPiece(sb, t);
return sb.ToString();
}
अब इकाई निष्कर्षण. इकाई विश्वास है न्यूनतम टोकन विश्वास इस तरह एक एक ही कमजोर टोकन नहीं है
public sealed class Entity
{
public required string Text { get; init; }
public required string Type { get; init; } // PER, ORG, LOC, MISC
public required float Confidence { get; init; }
}
static List<Entity> ExtractEntities(
IReadOnlyList<(string Token, string Label, float Confidence)> predictions)
{
var entities = new List<Entity>();
string? currentType = null;
var currentTokens = new List<string>();
float currentConfidence = 1.0f;
void Flush()
{
if (currentType == null || currentTokens.Count == 0) return;
entities.Add(new Entity
{
Type = currentType,
Text = MergeWordPieces(currentTokens),
Confidence = currentConfidence
});
currentType = null;
currentTokens.Clear();
currentConfidence = 1.0f;
}
foreach (var (token, label, conf) in predictions)
{
// Continue current entity if model says I-<same type>
if (currentType != null && label == $"I-{currentType}")
{
currentTokens.Add(token); // keep ## form, merge handles it
currentConfidence = Math.Min(currentConfidence, conf);
continue;
}
// New entity begins
if (label.StartsWith("B-", StringComparison.Ordinal))
{
Flush();
currentType = label[2..];
currentTokens.Add(token);
currentConfidence = conf;
continue;
}
// Anything else (O, or I- without matching current type) ends the entity
Flush();
}
Flush();
return entities;
}
नोट: WordPiece पूरी तरह से MergeWordPieces-कुछ विशेष नियंत्रण प्रवाह की आवश्यकता नहीं है
यहाँ एक न्यूनतम कार्य उदाहरण है जिसे आप नकल कर सकते हैं और चला सकते हैं
using System.Text;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
using Microsoft.ML.Tokenizers;
// === Configuration ===
var modelPath = "./models/ner/model.onnx";
var vocabPath = "./models/ner/vocab.txt";
// === Load tokenizer ===
var bertOptions = new BertOptions
{
LowerCaseBeforeTokenization = false,
UnknownToken = "[UNK]",
ClassificationToken = "[CLS]",
SeparatorToken = "[SEP]"
};
using var vocabStream = File.OpenRead(vocabPath);
var tokenizer = BertTokenizer.Create(vocabStream, bertOptions);
// === Load model ===
var sessionOptions = new SessionOptions
{
GraphOptimizationLevel = GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
};
using var session = new InferenceSession(modelPath, sessionOptions);
// === Process text ===
var text = "John Smith, CEO of Microsoft, announced the acquisition in London yesterday.";
// Tokenize
var encoded = tokenizer.EncodeToTokens(text, out _);
// Build sequence with special tokens
var tokens = new List<string> { "[CLS]" };
tokens.AddRange(encoded.Select(t => t.Value));
tokens.Add("[SEP]");
var rawIds = new List<int> { 101 }; // [CLS]
rawIds.AddRange(encoded.Select(t => t.Id));
rawIds.Add(102); // [SEP]
// Pad to fixed length
int seqLen = 64;
var inputIds = new long[seqLen];
var attentionMask = new long[seqLen];
for (int i = 0; i < seqLen; i++)
{
inputIds[i] = i < rawIds.Count ? rawIds[i] : 0;
attentionMask[i] = i < rawIds.Count ? 1 : 0;
}
// === Run inference ===
var inputs = new List<NamedOnnxValue>
{
NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input_ids",
new DenseTensor<long>(inputIds, [1, seqLen])),
NamedOnnxValue.CreateFromTensor("attention_mask",
new DenseTensor<long>(attentionMask, [1, seqLen]))
};
using var results = session.Run(inputs);
var logits = results.First().AsTensor<float>();
// === Decode predictions ===
string[] labels = ["O", "B-PER", "I-PER", "B-ORG", "I-ORG", "B-LOC", "I-LOC", "B-MISC", "I-MISC"];
// WordPiece merge helper
static string MergeWordPieces(List<string> tokens)
{
var sb = new StringBuilder();
foreach (var t in tokens)
{
if (t.StartsWith("##", StringComparison.Ordinal))
sb.Append(t.AsSpan(2));
else if (sb.Length > 0 && t.Length > 0 && !char.IsPunctuation(t[0]))
sb.Append(' ').Append(t);
else
sb.Append(t);
}
return sb.ToString();
}
Console.WriteLine($"Input: {text}\n");
Console.WriteLine("Entities found:");
string? currentType = null;
var currentTokens = new List<string>();
for (int i = 1; i < tokens.Count - 1; i++) // Skip [CLS] and [SEP]
{
var token = tokens[i];
// Find best label
int bestIdx = 0;
float bestScore = float.MinValue;
for (int j = 0; j < 9; j++)
{
if (logits[0, i, j] > bestScore)
{
bestScore = logits[0, i, j];
bestIdx = j;
}
}
var label = labels[bestIdx];
// Continue current entity if model says I-<same type>
if (currentType != null && label == $"I-{currentType}")
{
currentTokens.Add(token);
continue;
}
// New entity begins
if (label.StartsWith("B-"))
{
if (currentType != null)
Console.WriteLine($" [{currentType}] {MergeWordPieces(currentTokens)}");
currentType = label[2..];
currentTokens = [token];
continue;
}
// Anything else ends the current entity
if (currentType != null)
Console.WriteLine($" [{currentType}] {MergeWordPieces(currentTokens)}");
currentType = null;
currentTokens.Clear();
}
// Output last entity
if (currentType != null)
Console.WriteLine($" [{currentType}] {MergeWordPieces(currentTokens)}");
आउटपुट
Input: John Smith, CEO of Microsoft, announced the acquisition in London yesterday.
Entities found:
[PER] John Smith
[ORG] Microsoft
[LOC] London
BERT का उपयोग करता है WordPiece टोकनीकरण, जो अज्ञात शब्दों को उपशब्दों में विभाजित करता है ## उपसर्ग का अर्थ है
flowchart LR
subgraph Original
W1["Elasticsearch"]
end
subgraph Tokenized
T1["Elastic"]
T2["##search"]
end
subgraph Merged
M1["Elasticsearch"]
end
W1 --> T1 & T2
T1 --> M1
T2 --> M1
style T2 stroke:#c00,stroke-width:3px
MergeWordPieces सहायक इस को संभालता है: ## टोकन बिना जगह के जोड़े जाते हैं "Elasticsearch" के बजाय "Elastic search".
यदि आपके पास कई पाठ हैं, तो उन्हें बैचों में संसाधित करें
// Instead of: 1 text × 1 inference = 50ms
// Do: 16 texts × 1 inference = 100ms (6ms per text)
int batchSize = 16;
var batchInputIds = new long[batchSize, seqLen];
// ... fill batch ...
var tensor = new DenseTensor<long>(batchInputIds, [batchSize, seqLen]);
हमेशा पैड नहीं करें 512. सबसे छोटा बकेट का उपयोग करें जो फिट है
int[] buckets = [32, 64, 128, 256, 512];
int targetLength = buckets.FirstOrDefault(b => b >= tokenIds.Count);
if (targetLength == 0) targetLength = 512;
व्यवहार में,ONNX NER चलने के लिए पर्याप्त तेजी से है खुराक के दौरान इनलाइन, सिर्फ एक बैच काम के रूप में नहीं है
उच्च throughput के लिए DirectML का उपयोग करें
dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime.DirectML # Windows GPU
# or
dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu # NVIDIA CUDA
var options = new SessionOptions();
options.AppendExecutionProvider_DML(); // Use GPU
| ONNX NER का उपयोग करें। |--------------|------------------------| उच्च मात्रा Docs की (1000s ) | एक -off विश्लेषण मानक इकाइयां |Privacy-sensitive data | जब आपको स्पष्टीकरण की जरूरत है निर्णायक पाइपलाइनें विशेषता निष्कर्षण
दोनों दृष्टिकोण काम करते हैं विभिन्न समस्याएं. एनईआर संरचना को निकालता है
यह पैटर्नशीतल मॉडलों के साथ deterministic निष्कर्षण, बाद में वैकल्पिक संश्लेषणएक LLM में कच्चे पाठ को धकेलने से और यह व्यवहार करता है आशा करने के बजाय बहुत बेहतर स्कैल्स
NER आप कुछ नहीं है।
अन्य विशेषता निष्कर्षण कार्यों के लिए समान दृष्टिकोण लागू होता है।
जहाँ यह ठीक है: यह ओसीआर | + | एनईआर पाइपलाइन एक भवन खंड है |. | संपूर्ण तस्वीर के लिए | कम RAG और LucidRAG दस्तावेज़ीकरण. जो इकाइयां आप यहाँ निकालते हैं नोड्स बन जाते है
लाइब्रेरी:
संबंधित लेख:
© 2026 Scott Galloway — Unlicense — All content and source code on this site is free to use, copy, modify, and sell.