Lấy chữ từ một ảnh thì mở web, tải file lên là xong. Nhưng khi cần đưa cả loạt ảnh hoặc PDF vào ứng dụng AI, bước lấy chữ nên chạy tự động cùng luồng xử lý tài liệu.
Mình làm ocr4ai cho nhu cầu đó: chuyển ảnh, PDF thành văn bản hoặc Markdown qua API, rồi dùng phần chữ làm nguồn cho AI để tóm tắt, ghi chú, phân tích hoặc hỏi đáp.
Vì sao mình chọn hướng này?
Với nhu cầu đưa tài liệu vào AI, mình ưu tiên lấy chữ nhanh với chi phí thấp. Nếu văn bản chỉ lệch một dấu hay nhầm vài ký tự, AI có thể dựa vào phần nội dung xung quanh để hiểu. Tuy vậy, sai một con số, tên riêng hoặc mất một đoạn quan trọng vẫn có thể làm lệch kết quả, nên mình muốn người dùng thử ngay trên tài liệu của họ.
ocr4ai tập trung vào bước chuyển đổi này. Phần tóm tắt hay hỏi đáp sẽ do công cụ AI của bạn xử lý tiếp.
Dùng để xử lý nhiều tài liệu
Bạn có thể tích hợp API vào ứng dụng hoặc luồng xử lý sẵn có để tự động chuyển ảnh và PDF thành chữ, không cần ngồi tải từng file lên web.
- Tốc độ: ước tính khoảng 300–600 ms/ảnh, tùy tài liệu và tải hệ thống. Lần chạy ảnh mẫu trong demo hiển thị 519 ms.
- Chi phí: 0,1 USD cho 1 triệu token đầu vào và 0,1 USD cho 1 triệu token đầu ra.
- Ngôn ngữ: hỗ trợ OCR hơn 80 ngôn ngữ, gồm Việt, Anh, Trung, Nhật, Hàn, Hindi, Nga và nhiều ngôn ngữ khác.
Web là nơi để bạn thử trước: tải ảnh hoặc PDF của mình lên, xem phần chữ lấy được có phù hợp với công việc không, rồi tích hợp API để tự động hóa.
Mình muốn nghe thêm từ anh em đang làm ứng dụng AI: bước OCR hiện đang vướng nhất ở đâu — chi phí, tốc độ hay những lỗi khiến AI hiểu sai tài liệu? Nếu thử thấy một loại tài liệu nào xử lý chưa ổn, anh em góp ý giúp mình nhé.
Thử với file của bạn: https://ocr.laychu.com
Tài liệu API: https://ocr.laychu.com/vi/api-docs
Video giới thiệu: https://youtu.be/g2xONM00UAo
liked this
