待验证60% 置信事实精确时间
OCR技术通过卷积神经网络识别图像中的文字，主流工具包括开源的Tesseract和商业化的百度OCR、腾讯云OCR
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/6
首次发现
来源
Dify构建RAG问答工作流实战：四步搭建企业知识库机器人
bilibiliAI大模型大课堂2026/6/30
相关事实
待验证现代OCR系统如Tesseract、Google Document AI、AWS Textract会提供行、词乃至字符粒度的空间坐标以及置信度分数74% 相似待验证传统OCR系统底层通常依赖卷积神经网络（CNN）进行字符分割与识别，流程是硬编码的单向管道：图像预处理→版面分析→字符识别→后处理73% 相似待验证OCR路线常用Tesseract、PaddleOCR等工具先得到纯文本再交给语言模型判断字段；端到端的视觉模型（如Donut、Qwen-VL）则跳过显式OCR，直接从图像预测结构化输出。73% 相似待验证PaddleOCR 是百度飞桨团队开源的 OCR 工具库，支持中英文等多语种文字检测与识别，对扫描件、倾斜拍照、低分辨率票据等场景做了专门优化。72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/115519MCP
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