隨著數位化進程的不斷加速，文件處理技術已成為現代資訊處理的重要組成部分。從日常生活中的手機拍照圖片到企業級的掃描文檔與大量數據，文件處理技術的應用無處不在。然而，面對日益複雜的文件資料，傳統的文件處理方法已經難以應對。
透過大型語言模型（LLM）、檢索增強生成模型（RAG）與光學字符識別（AI OCR）技術的結合應運而生，為我們提供了一個強大而靈活的解決方案。
一、痛點
現有的文件處理技術在應對大規模文件資料時，存在以下幾個主要問題：
1. OCR準確性不足與技術的局限性：
雖然 OCR 技術能夠將紙本文件轉換為數位格式，但傳統的 OCR 技術在面對圖片畫質不佳或格式複雜的文件時，準確性和效率都無法保證。這使得數據獲取過程變得繁瑣，增加了時間和人力成本。
2. 樣式過多無法泛化：
由於複雜的文件通常都是半結構化或非結構化資料，且伴隨著是大量不同格式的樣態，導致傳統OCR或AI OCR在抽取的時候容易受到如位置、關鍵字、圖片狀況…等因素無法涵蓋較大範圍，無法有效提升準確性．
且大量且多樣的文件往往需要耗費大量時間定義版型，或是進行數據標註，導致人力成本過高，且無法泛化應用，很難在實際生產環境取得比較好的效果．
3. 缺乏一站式解決方案：
現有技術往往只能解決某一部分的文件處理需求，缺乏從文件獲取、理解到生成的一站式解決方案。這導致需要使用多個技術工具，增加了整體系統的複雜性和管理成本。
二、韜睿解決什麼？
1.強大的OCR能力：
具備通用性且高性能的AI OCR技術，將文件上的文字看的一幕瞭然．
2.先進的影像處理能力：
透過先進的AI技術與演算法，對於複雜環境的文件進行特徵萃取，讓AI OCR可以清楚的看到圖面上的文字．
3.聰明的智慧大腦：
以NLP技術為基底，加上LLM技術，打造出理解力強大的大腦，且具備一定的泛化能力，可以處理複雜的表單格式．
二、實際應用案例：醫院的診斷證明書
- 文件偵測與文件校正演算法
應用多種圖像處理技術與AI演算法，將圖像轉換為可讀取的標準格式，消除拍攝角度和形變的影響。 - 自動化文本提取
將處理過後的的圖像輸入到 AI OCR 系統中，並利用LLM 技術進行自然語言理解，精確識別並生成文本內容，包括患者資訊、診斷結果、診治醫生和日期等關鍵資訊。 - 精確信息檢索與增強
由於醫院診所類型眾多，透過先進的LLM與AI技術，將模型進行泛化能力，可以克服傳統上需要每個診斷書都看過個別定義過的程序，並且可以將診斷病名轉換成國際疾病分類（ICD-10）代碼，確保理賠資訊的標準化和一致性。
三、實際展示
- 將圖片經由物件偵測加上透視變換的技術擷取出來的過程：
- 透過互動式介面抽取診斷證明書圖片中的必要訊息：
四、結語
透過 LLM、RAG 與 OCR 技術的結合，我們能夠顛覆傳統的文件處理方式，實現高效、準確且自動化的文件處理流程。
在保險領域，這些技術的應用不僅提升了診斷證明書處理的準確性和效率，還實現了資料的標準化和一致性。未來，隨著技術的不斷發展與成熟，LLM、RAG 和 OCR 的聯合應用將會在更多的領域中展現出巨大的潛力，為各行各業帶來更為智能和高效的解決方案。
另外對於更複雜的醫療收據，我們也提供了先進的解決方案，未來有機會可以再為各位介紹．
五、備註
圖片取自網路．
