超高清搞事！字节携手中科大，打造文档理解黑科技
2023-06-05 21:21:29
多模态文档理解的革命：字节跳动和中科大的里程碑
人工智能领域长期以来将图像识别和自然语言处理视为相互独立的学科。然而，字节跳动和中国科学技术大学的携手合作打破了这一僵局，推出了开创性的多模态文档大模型，将图像和文本信息融为一体，为文档理解开启了全新篇章。
超凡分辨率：细节无处遁形
多模态文档大模型拥有令人惊叹的 2560×2560 超高清分辨率，让文档中的每一个细微之处都清晰可见。即使是复杂表格中的微小数字或图像中隐藏的线索，大模型也能毫不费力地识别，让你彻底摆脱模糊不清和信息缺失的困扰。
无缝融合：文本图像完美协作
多模态文档大模型将图像和文本信息无缝融合，实现对文档信息的全方位理解。它不仅能够准确识别图像中的信息，还能调用自身的知识库，结合你的具体需求来回答问题。不管你对文档中任何内容有任何疑问，大模型都能为你提供专业而全面的解答。
广泛应用：各行各业的福音
多模态文档大模型的应用前景广阔，将在各个领域发挥深远的影响。在金融行业，大模型能协助分析师快速精准地提取财务报告中的关键信息，辅助决策。在医疗领域，大模型能帮助医生迅速解读医学图像，提高诊断效率。在教育领域，大模型能让学生快速理解复杂的教材，提高学习效率。
字节中科携手再创辉煌
多模态文档大模型的诞生标志着文档理解领域进入了一个全新时代。字节跳动和中国科学技术大学的强强联合，为文档理解技术带来了革命性的突破。相信在未来，多模态文档大模型将广泛应用于各行各业，为人类带来更智能、更便捷的生活。
常见问题解答
-
多模态文档大模型与传统 OCR 技术有何区别？
传统 OCR 技术主要专注于从文档中提取文本信息，而多模态文档大模型将图像和文本信息融合在一起，提供更全面的文档理解。 -
大模型的处理速度如何？
多模态文档大模型采用先进的算法和分布式计算，处理速度非常快，能够实时响应用户请求。 -
大模型是否可以用于不同语言的文档？
目前，多模态文档大模型主要支持中文和英文文档，未来将逐步支持更多语言。 -
大模型是否可以离线使用？
目前，多模态文档大模型主要提供云端服务，不提供离线使用功能。 -
大模型的安全性如何？
字节跳动和中国科学技术大学高度重视用户数据安全，多模态文档大模型采用严格的安全措施来保护用户隐私。
示例代码
Python
import io
from PIL import Image
from doc_understanding.doc_understanding import DocUnderstandingClient
# 初始化客户端
client = DocUnderstandingClient()
# 读入图像文件
with io.open('document.png', 'rb') as f:
image_content = f.read()
# 创建请求
request = client.create_document_request(
image_content=image_content,
image_mime_type='image/png'
)
# 发送请求并获取响应
response = client.document_understanding(request)
# 解析响应
for page in response.document.pages:
for paragraph in page.paragraphs:
print(paragraph.text)
Java
import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.documentai.v1.Document;
import com.google.cloud.documentai.v1.DocumentProcessorServiceClient;
import com.google.cloud.documentai.v1.DocumentUnderstandingServiceClient;
import com.google.cloud.documentai.v1.ProcessRequest;
import com.google.cloud.documentai.v1.ProcessResponse;
import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Paths;
public class QuickStart {
public static void main(String[] args) throws IOException, ApiException {
// Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
// once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
// the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
try (DocumentUnderstandingServiceClient client = DocumentUnderstandingServiceClient.create()) {
// The full resource name of the processor, e.g.:
// projects/project-id/locations/location/processor/processor-id
// You must create new processors in the Cloud Console first
String name = "projects/YOUR_PROJECT_ID/locations/YOUR_LOCATION/processor/YOUR_PROCESSOR_ID";
// Read the file.
byte[] imageFileData = Files.readAllBytes(Paths.get("document.png"));
// Configure the process request.
ProcessRequest request =
ProcessRequest.newBuilder()
.setName(name)
.setRawDocument(
com.google.cloud.documentai.v1.RawDocument.newBuilder()
.setContent(ByteString.copyFrom(imageFileData))
.setMimeType("image/png")
.build())
.build();
// Recognizes text entities in the PDF document
ProcessResponse result = client.processDocument(request);
Document document = result.getDocument();
// Read the text recognition output from the processor
System.out.println("The document contains the following paragraphs:");
for (Document.Page page : document.getPagesList()) {
String text = page.getText();
System.out.printf(" %s", text);
System.out.printf("\n");
}
}
}
}
