写点什么

Mistral AI 发布号称最强 OCR API:能解锁 90% 非结构化数据,1 美元搞定 2000 页文档

  • 2025-03-07
    北京
  • 本文字数:1333 字

    阅读完需:约 4 分钟

大小:480.24K时长:02:43
Mistral AI发布号称最强OCR API:能解锁90%非结构化数据,1美元搞定2000页文档

今天,法国 AI 明星创企 Mistral AI 发布了一款名为 Mistral OCR 的光学字符识别(OCR)API,它可以帮助企业更好地理解和处理各种文档。简单来说,就是让电脑不仅能“看到”纸上的文字,还能“理解”这些文字的意思,帮助企业更高效地工作。

 

该 API 可以从非结构化的 PDF 和图像中高精度地提取内容(包括手写笔记、键入的文本、图像、表格和方程式),并以结构化格式呈现。

 

结构化数据就像表格一样,有行有列,方便搜索和分析,比如数据库里的名字、地址或财务记录。而非结构化数据则没有固定格式,比如邮件、社交媒体内容、视频、图片和音频,处理起来更麻烦,通常需要用到自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)这样的高级技术。

 

对于企业来说,搞清楚这两种数据的区别很重要,这样才能更好地管理和利用自己的信息。Mistral OCR 支持多种语言,处理速度快,还能结合大型语言模型(LLM)来理解文档内容,帮助企业把文档整理得井井有条,为 AI 应用做好准备。

 

根据 Mistral 发布新 API 的博客文章,90% 的商业信息都是非结构化的,因此对于寻求数字化和分类数据以用于 AI 应用程序或内部/外部知识库的组织来说,新 API 应该是一个巨大的福音。

 


那么,Mistral OCR 有哪些特点,能完成哪些具体的工作?

 

据 Mistral AI 介绍,Mistral OCR 具备以下几个特点:

 

  • 原生支持多语言和多格式:Mistral OCR 能够识别和处理数千种文字、字体以及语言,以及不同的文档布局,这对于跨国公司和国际组织来说极为重要。

  • 处理速度很快,单节点每分钟可处理 2000 页。

  • 保持文档结构:与普通的 OCR 技术不同,Mistral OCR 在转换文档时能够保留原有的格式,如标题、段落、列表和表格等,这使得提取的文本更加有序,便于后续使用。

  • 灵活的输出格式:用户可以根据需要提取文档中的特定信息,并将其转换为结构化的数据格式,如 JSON 或 Markdown,这样可以轻松地将数据集成到其他 AI 系统中。

  • 自托管选项:对于对数据安全和合规性有严格要求的企业,Mistral OCR 提供了自托管的解决方案,允许企业在自己的服务器上部署该技术,确保数据的安全。

 

此外,Mistral OCR 不仅仅是一个文本识别工具,它还具备文档理解的能力。在提取文本和结构之后,它可以与大型语言模型结合,使用户能够通过自然语言与文档内容进行交互。这意味着用户可以进行以下操作:

 

  • 对文档内容提出问题并得到答案;

  • 自动提取关键信息和进行总结;

  • 在多个文档之间进行比较分析;

  • 获得基于整个文档上下文的智能回答。

 

目前,Mistral AI 已将 Mistral OCR 作为 Le Chat 上数百万用户的默认文档理解模型,并以 1000 页/美元的价格发布 API mistral-ocr-latest(通过批量推理,每美元的页数大约翻了一番)。

性能如何?

 

能做这么多工作的 OCR,与其他模型相比,性能如何?

 

Mistral 强调了其 OCR 技术在现有工具中的竞争优势,并甩出了基准测试结果,显示其表现优于 Google Document AI、Azure OCR 和 OpenAI 的 GPT-4o 等主要替代方案。

 

在多语言的基准测试上,Mistral OCR 的表现全面超越了 Azure OCR、Google Doc AI 和 Gemini-2.0-Flash-001。

 


Mistral OCR 的设计运行速度也比其他模型更快,能够在单个节点上每分钟处理多达 2000 页。这种速度优势使其适合于研究、客户服务和历史保存等行业的大批量文档处理。

 


参考链接:

https://mistral.ai/news/mistral-ocr

2025-03-07 18:0011539
用户头像
李冬梅 加V:busulishang4668

发布了 1139 篇内容, 共 759.5 次阅读, 收获喜欢 1278 次。

关注

评论

发布
暂无评论

Presto 设计与实现(二):一切从 0 开始?

冰心的小屋

数据湖 presto presto 设计与实现

搜文本搜位置搜图片,1小时玩转Elasticsearch

阿里云大数据AI技术

软件测试 | 查看隐藏表单域

测吧(北京)科技有限公司

测试

阿里云故障洞察提效 50%,全栈可观测建设有哪些技术要点?

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 可观测

ARTS 打卡第 7 天

自由

ARTS 打卡计划

数据安全架构总结及案例分享

I

安全架构师 架构设计 数据安全 安全架构

软件测试 | 使用TamperData观察实时的响应头

测吧(北京)科技有限公司

测试

CommunityOverCode Asia 议程上线|Apache Flink 项目实践

Apache Flink

大数据 flink 实时计算

SQLite数据库实现数据增删改查

芯动大师

产品经理:实现一个微信输入框

南城FE

JavaScript 微信 前端 交互 输入框

mac端好用的Java开发分析 JProfiler 13 激活中文版附密钥

胖墩儿不胖y

Mac Mac 软件 Java开发分析工具 Java分析

软件测试 | web跟踪元素属性

测吧(北京)科技有限公司

测试

使用 appuploader 工具流程(Windows 版本) 作者:雪奈椰子

注册与充值操作手册

zhizhi

AI azure openai AIGC zhizhi

WPS Office AI实战总结,智能化办公时代已来

MavenTalker

Microsoft 365 Copilot WPSAI

软件测试 | 使用WebScarab观察实时的POST数据

测吧(北京)科技有限公司

测试

Spring Cloud OpenFeign - 远程调用

java易二三

Java spring 程序员 计算机 科技

敏捷采购:如何在采购中应用敏捷方法

ShineScrum

敏捷 敏捷采购

SpringBoot3集成RocketMq

RocketMQ springboot SpringBoot3

Programming abstractions in C阅读笔记: p114-p117

codists

从0开始学Java——抛出和声明异常的代码实现

java易二三

Java 程序员 计算机 科技

如何快速优化 CnosDB 数据库性能与延迟:使用 Jaeger 分布式追踪系统

CnosDB

时序数据库 开源社区 CnosDB 工程师有话说

推荐系统系列之推荐系统概览(上)

亚马逊云科技 (Amazon Web Services)

Amazon

如何通过观测云的RUM找到前端加载的瓶颈--可观测性入门篇

Yestodorrow

可观测性

leetcode22_Valid_Parentheses_有效的括号

okokabcd

LeetCode

软件测试 | 修改特定的元素属性

测吧(北京)科技有限公司

ARTS 打卡第 1 周: Jackson如何自定义属性的序列化策略

前行

#Jackson #正则表达式 #IDEA高效使用技巧

Mistral AI发布号称最强OCR API:能解锁90%非结构化数据,1美元搞定2000页文档_生成式 AI_李冬梅_InfoQ精选文章