বেশিরভাগ AI আলোচনা শুরু হয় মডেল থেকে, কিন্তু নথি-নিবিড় প্রতিষ্ঠানে আস্থা ভাঙে তারও আগে: OCR কোনো ধারা ভুল পড়ে, চাংকিং পাতা হারিয়ে ফেলে, সার্চ সঠিক নথির ভুল অংশ এনে দেয়। মডেল চালু হওয়ার সময় ততক্ষণে ভিত্তি সরে গিয়েছে।
OEP কীভাবে খাপ খায়
- ব্যবসায়িক স্তর হিসেবে OCR মান: একাধিক ইঞ্জিন, আস্থার স্কোর, মান-যাচাই, মেরামত-পাস, এবং পর্যালোচনার সারি। পরিমাপ করা, অনুমান করা নয়।
- গঠনই ব্যবসায়িক যুক্তি: অংশ, টেবিল, ফর্ম, এবং ছবি নিষ্কাশনের পরও গঠন হিসেবে টিকে থাকে, সমতল লেখা হিসেবে নয়।
- সব কিছুতেই পাতার অ্যাঙ্কর: প্রতিটি নিষ্কাশিত বস্তু নিজের উৎস-পাতা ও অঞ্চল জানে। প্রমাণ এমন একটি ঠিকানা যা আপনি অনুসরণ করতে পারেন, বিশ্বাস করতে হয় এমন প্যারাফ্রেজ নয়।
- বিশ্বস্ত ছবি: যেখানে উপযুক্ত সেখানে ভেক্টরে পুনর্নির্মিত; যেখানে মৌলিকত্ব গুরুত্বপূর্ণ (সিল, স্বাক্ষর) সেখানে মূল ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে সংরক্ষিত থাকে, কখনো পুনরায় আঁকা হয় না।
- ধরন অনুযায়ী গঠনবদ্ধ নিষ্কাশন: রসিদ, চালান, চুক্তি, ওয়ারেন্টি - শাসিত ও যাচাইকৃত স্কিমা থেকে।
আজ যা আছে
একটি প্রোডাকশন OCR লেন যা আইনি ও শিক্ষামূলক কর্পাসের লক্ষ লক্ষ পাতা, উল্লিখিত মান-যন্ত্রপাতিসহ, শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত ডিজিটাইজ করেছে। ScanVecta এর ভোক্তা-রূপ; একই পাইপলাইন প্রাতিষ্ঠানিক সংগ্রহও গ্রহণ করে।
আমরা যা বলব না
কোনো OCR নিখুঁত নয়। আমাদের OCR আস্থার স্কোর, পর্যালোচনার সারি, এবং সৎ ঘাটতি দেখায়, ভান করে না।