在處理文檔轉換時，尤其是將 PDF 轉換為可編輯的 Markdown 格式，我們常常會遇到各種難題，比如復雜的布局、表格、圖表等元素難以準確識別和轉換。
今天給大家介紹一個強大的開源項目——Zerox，它利用視覺模型技術，能夠輕松解決這些問題，讓你的文檔轉換工作變得高效而準確。
?為什么Zerox值得關注？
1. 零樣本OCR識別，開箱即用
傳統OCR工具需要大量樣本訓練才能精準識別文字，而Zerox基于GPT-4o-mini模型，無需任何預訓練即可處理復雜布局文檔，包括表格、圖表甚至手寫體，準確率遠超同類工具。
2. 輸出Markdown格式，完美保留結構
無論是PDF、DOCX還是掃描圖片，Zerox都能將內容轉換為結構化Markdown，自動生成標題、列表、表格等元素。例如，發票中的金額表格能直接轉為Markdown表格，方便二次編輯。
3. 手寫體識別“殺手锏”
許多OCR工具對打印體效果尚可，但對手寫體束手無策。Zerox通過多模型兼容技術，對手寫筆記、簽名等內容的識別準確率高達90%以上，堪稱“打工人救星”。
4. 支持API集成，企業級效率工具
開發者可通過Node或Python SDK快速集成Zerox，實現批量文檔處理自動化。適用于法律合同解析、學術論文整理等場景，節省80%人工整理時間。
3步極速上手Zerox
第一步：安裝依賴
npm install zerox # Node版本
# 或
pip install zerox # Python版本
第二步：調用API識別文件
以Node為例，讀取PDF并輸出Markdown：
import { zerox } from "zerox";
const result = await zerox({
filePath: "invoice.pdf", // 支持本地文件或URL
openaiAPIKey: "YOUR_API_KEY", // 需自備OpenAI API Key
});
console.log(result.pages[0].content); // 輸出Markdown內容
第三步：查看結果
生成的Markdown會自動包含表格、標題層級和文本樣式，例如：
Zerox vs 其他OCR工具：差異在哪？
- ? 格式兼容性：支持20+文件格式（包括冷門的WPS、ODT等），而多數工具僅限PDF/圖片。
- ? 并發處理：可同時處理多頁文檔，速度比傳統工具快3倍。
- ? 開源免費：代碼完全公開，企業可二次開發，避免商業OCR的高額授權費。
項目地址：https://github.com/getomni-ai/zerox
閱讀原文：原文鏈接
該文章在 2025/2/27 10:42:42 編輯過
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