大模型系列——ExtractThinker+Gemini 2.0 实现各种图片识别文档提取

大模型系列——ExtractThinker+Gemini 2.0 实现各种图片识别文档提取

本文探讨 Google 的 Gemini 2.0 模型如何与 ExtractThinker结合使用，从而增强智能文档处理 (IDP)

在本文中，我们将探讨 Google 的 Gemini 2.0 模型如何与 ExtractThinker（一种旨在协调 OCR、分类、文档拆分和数据提取管道的开源框架）结合使用，从而增强智能文档处理 (IDP)。我们将介绍 Google Document AI 如何融入其中，以及 Gemini 2.0 Flash 的新功能，并通过代码示例和定价见解总结所有内容。

1、简介

智能文档处理 (IDP) 是将非结构化数据（如发票、驾驶执照和报告）转换为结构化、可操作信息的关键工作流程。虽然大型语言模型 (LLM) 现在可以直接处理图像和 PDF，但仅仅将图像输入 LLM 并希望获得完美的结果通常是不够的。相反，强大的 IDP 管道结合了：

• OCR 或其他布局提取工具（如 Google Document AI、Tesseract 或 PyPDF）。
• 分类以识别文档类型（发票、合同、许可证等）。
• 拆分以处理大型组合文件并将其分解为逻辑部分。