No-OCR是什么？

No-OCR是一款不需要復雜OCR文本提取的文檔處理工具，只需上傳PDF文件，就可以快速搜索或查詢多個文檔集合中的內容，不需要依賴傳統OCR技術，可以提升文檔分析效率。它支持創建和管理PDF/文檔集合，并按“案例”分類組織，同時自動構建Hugging Face風格的數據集。此外，No-OCR還具備基于向量的PDF頁面和相關圖像搜索功能（使用LanceDB），并通過Qwen2-VL實現圖像和圖表的視覺問答。它支持文本和視覺查詢的混合搜索，可通過Docker快速部署，配置簡單，還提供了詳細的開發安裝說明。

No-OCR特點

• 無需OCR：完全不依賴OCR技術，適用于視覺內容豐富的PDF文件。

• 簡單易用：上傳PDF文件后即可進行搜索，支持復雜視覺內容（如表格、圖表、布局等）。

• 開源模型：基于開源的LLM（大型語言模型）進行內容檢索和解釋。

• 可部署性：支持Docker部署，適用于任何企業環境。

No-OCR使用場景

• 適用場景：如果文檔包含豐富的視覺內容（如表格、圖表、布局等），No-OCR是一個很好的選擇。

• 不適用場景：如果文檔主要是純文本內容，傳統的BM25搜索可能更適合。

• 混合內容：如果文檔包含文本和視覺內容的混合，可能需要根據需求調整解決方案。

No-OCR架構設計

• 簡單架構：不依賴數據庫或消息隊列，所有持久化操作均基于文件系統。

• 主要服務：

• Modal：用于LLM的部署。

• Qdrant：用于多向量搜索。

• Supabase：用于用戶認證和授權。

• 創建案例：用戶上傳PDF文件并指定案例名稱，系統會將PDF轉換為數據集并上傳到Qdrant。

• 搜索流程：用戶輸入搜索查詢，系統通過LLM識別相關頁面并解釋內容。

No-OCR LLM模型

• ColPali家族：用于圖像檢索，將圖像轉換為可搜索格式。

• Qwen2-VL家族：用于視覺內容的推理，特別是Qwen2-VL-7B-Instruct模型，是目前最先進的開源視覺模型之一。

創建案例流程

工作原理

No-OCR平臺采用簡化的RAG方法，用戶只需上傳PDF文件創建案例，系統會處理這些文件并使其可搜索。用戶可以提出任何問題，包括關于視覺元素的問題，平臺會利用頂級開源推理模型提供答案。

搜索流程

No-OCR使用步驟

1. 上傳并處理復雜PDF：用戶上傳具有挑戰性的PDF文件創建新案例，系統會生成嵌入，無需復雜的OCR處理。

2. 使其可搜索：處理完成后，用戶可以運行基于文本的查詢，快速找到相關頁面和引用，無論PDF布局多么復雜。

3. 提出視覺相關問題：平臺會快速定位相關頁面，然后通過專門的開源視覺模型進一步提煉答案，即使PDF包含圖表或圖表，也能提供上下文感知的見解。

TLDR：https://no-ocr.com/about

Github：https://github.com/kyryl-opens-ml/no-ocr