ফ্রি ওএলএম OCR অনলাইন: পিডিএফকে সম্পাদনাযোগ্য টেক্সটে রূপান্তর করুন
ওএলএমওসিআর-এর সাথে যেকোনো পিডিএফ/ছবি থেকে টেক্সট এক্সট্রাক্ট করুন। ওএলএম দ্বারা চালিত এবং এআই দ্বারা উন্নত, স্ক্যান করা ডকুমেন্টগুলিকে সেকেন্ডের মধ্যে সম্পাদনাযোগ্য, অনুসন্ধানযোগ্য টেক্সটে রূপান্তর করুন।
ফ্রি OCR পরিষেবা
আমাদের OCR টুল দিয়ে বিনামূল্যে শুরু করুন। প্রথম ৩ পৃষ্ঠা থেকে কোনো চার্জ ছাড়াই টেক্সট বের করুন।
এআই-বর্ধিত নির্ভুলতা
আমাদের OCR প্রযুক্তি উন্নত এআই ব্যবহার করে ডকুমেন্টের প্রেক্ষাপট বিশ্লেষণ করে, যা জটিল লেআউট থেকেও অত্যন্ত নির্ভুল টেক্সট এক্সট্রাকশন নিশ্চিত করে।
একাধিক ফরম্যাট সমর্থন
স্ক্যান করা কাগজ, ফটো, স্ক্রিনশট এবং পিডিএফ সহ বিভিন্ন ধরনের ডকুমেন্ট প্রক্রিয়া করুন, যা ধারাবাহিক উচ্চ-মানের ফলাফল প্রদান করে।
OLMOCR উদাহরণ
OLMOCR-এর কর্মক্ষমতার বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণগুলি দেখুন। আমাদের এআই-চালিত OCR প্রযুক্তি কীভাবে বিভিন্ন ধরনের ডকুমেন্ট - হাতে লেখা নোট থেকে শুরু করে জটিল PDF পর্যন্ত - নির্ভুল, সম্পাদনাযোগ্য টেক্সটে রূপান্তরিত করে তা দেখুন।
প্রতিটি উদাহরণ OLMOCR-এর বিভিন্ন ধরনের ডকুমেন্ট পরিচালনা করার ক্ষমতা প্রদর্শন করে, যা মূল ডকুমেন্ট এবং উচ্চ নির্ভুলতার সাথে টেক্সট আউটপুট উভয়ই দেখায়।
আসল ডকুমেন্ট
এক্সট্রাক্ট করা টেক্সট
Abstract We present OLMo 2, the next generation of our fully open language models. OLMo 2 includes dense autoregressive models with improved architecture and training recipe, pretraining data mixtures, and instruction tuning recipes. Our modified model architecture and training recipe achieve both better training stability and improved per-token efficiency. Our updated pretraining data mixture introduces a new, specialized data mix called Dolmino Mix 1124, which significantly improves model capabilities across many downstream task benchmarks when introduced via late-stage curriculum training (i.e. specialized data during the annealing phase of pretraining). Finally, we incorporate best practices from Tülu 3 to develop OLMo 2-Instruct, focusing on permissive data and extending our final-stage reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR). Our OLMo 2 base models sit at the Pareto frontier of performance to compute, often matching or outperforming open-weight only models like Llama 3.1 and Qwen 2.5 while using fewer FLOPs and with fully transparent training data, code, and recipe. Our fully open OLMo 2-Instruct models are competitive with or surpassing open-weight only models of comparable size, including Qwen 2.5, Llama 3.1 and Gemma 2. We release all OLMo 2 artifacts openly—models at 7B and 13B scales, both pretrained and post-trained, including their full training data, training code and recipes, training logs and thousands of intermediate checkpoints. The final instruction model is available on the Ai2 Playground as a free research demo.
মূল্য পরিকল্পনা
সদ্যপূর্ণ প্রয়োজনে ক্রয় করুন, কোনও প্রদান ফি নেই, অবিচ্ছিন্ন বৈধতা
J/hVSQ
অনুশীলিত
J/hVSQ
J/hVSQ
J/hVSQ
সচলভাবে জিজ্ঞাসিত প্রশ্নগুলি
ফ্রি ওএলএম OCR অনলাইন একটি ওয়েব-ভিত্তিক টুল যা অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) প্রযুক্তি ব্যবহার করে, যা ওএলএম দ্বারা চালিত এবং এআই দ্বারা উন্নত, ছবিগুলিকে (যেমন স্ক্যান করা ডকুমেন্ট, ফটো বা স্ক্রিনশট) সম্পাদনাযোগ্য টেক্সটে রূপান্তর করে। এটি ব্যবহার সম্পূর্ণ বিনামূল্যে।
নির্দিষ্ট ফরম্যাট তালিকাভুক্ত না থাকলেও, OCR টুল সাধারণত JPG, JPEG, PNG, TIFF, GIF, এবং BMP-এর মত সাধারণ ইমেজ ফরম্যাট সাপোর্ট করে। ভালো ফলাফলের জন্য উচ্চ মানের ছবি ব্যবহার করা ভালো। আপনার ওয়েবসাইটে সমর্থিত ফরম্যাটগুলো স্পষ্টভাবে উল্লেখ করতে পারেন।
OLM OCR এবং AI-এর সমন্বয়ের কারণে নির্ভুলতা খুব বেশি। AI ত্রুটিগুলি সংশোধন করতে এবং স্বীকৃতি উন্নত করতে সাহায্য করে, বিশেষ করে জটিল বিন্যাস বা ত্রুটিপূর্ণ ছবিগুলির ক্ষেত্রে। তবে, সকল OCR-এর মত, হাতে লেখা টেক্সট বা খুব কম রেজোলিউশনের ছবিতে নিখুঁত নির্ভুলতা নিশ্চিত করা যায় না।
আপনার ওয়েবসাইটে ফাইলের আকারের সীমা উল্লেখ করা উচিত। সাধারণত একটি যুক্তিসঙ্গত সীমা (যেমন, ১০MB, ২০MB) রাখা হয়, যা মসৃণ প্রক্রিয়াকরণ নিশ্চিত করে এবং অপব্যবহার রোধ করে। যদি কোনো সীমা না থাকে, তবে সেটি উল্লেখ করুন, তবে খুব বড় ফাইলের কারণে সম্ভাব্য কর্মক্ষমতা সমস্যার জন্য প্রস্তুত থাকুন।
হ্যাঁ, আপনার ডকুমেন্ট আপলোড করা হবে। তবে চিন্তা করবেন না, সমস্ত প্রসেসিং সার্ভার সাইডে করা হয় এবং প্রসেসিংয়ের পর ডকুমেন্টটি মুছে ফেলা হয়।
ওএলএম OCR সম্ভবত একাধিক ভাষা সমর্থন করে যদিও শুধুমাত্র ইংরেজি ডকুমেন্টের জন্য অপটিমাইজ করা হয়েছে, তবে আপনি অন্যান্য ভাষা চেষ্টা করতে পারেন।
হাতে লেখা টেক্সট সনাক্তকরণ মুদ্রিত টেক্সটের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি চ্যালেঞ্জিং। একটি ভালো উত্তর হবে: "যদিও আমাদের এআই-চালিত OCR মাঝে মাঝে হাতে লেখা টেক্সট সনাক্ত করতে পারে, তবে নির্ভুলতা মুদ্রিত টেক্সটের চেয়ে কম হবে। ফলাফলের তারতম্য হাতের লেখার স্পষ্টতা এবং শৈলীর উপর নির্ভর করবে। সেরা ফলাফলের জন্য আমরা মুদ্রিত টেক্সটের পরিষ্কার, ভালোভাবে আলোকিত ছবি ব্যবহার করার পরামর্শ দিই।"
আপনি শুধুমাত্র TXT ফরম্যাটে টেক্সট ডাউনলোড করতে পারবেন।
আপনি যদি ডেভেলপারদের জন্য একটি এপিআই অফার করার পরিকল্পনা করেন, তবে এখানে উল্লেখ করুন। যদি না করেন, তবে বলুন: "আমরা বর্তমানে একটি পাবলিক এপিআই অফার করি না, তবে ভবিষ্যতে এটি বিবেচনা করতে পারি।"
ওএলএম OCR-এর একটি সংক্ষিপ্ত ব্যাখ্যা প্রদান করুন। উদাহরণস্বরূপ: "ওএলএম OCR একটি শক্তিশালী অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন প্রযুক্তি যা আমাদের পরিষেবার ভিত্তি তৈরি করে। এটি ছবিকে টেক্সটে রূপান্তর করার ক্ষেত্রে এর নির্ভুলতা এবং গতির জন্য পরিচিত।"
এআই-এর ভূমিকা ব্যাখ্যা করুন। উদাহরণস্বরূপ: "এআই বর্ধন ত্রুটি সনাক্তকরণ ও সংশোধন, জটিল লেআউট সনাক্তকরণ এবং ফন্ট শৈলী ও চিত্রের গুণমানের ভিন্নতা পরিচালনা করে OCR প্রক্রিয়ার নির্ভুলতা উন্নত করতে সহায়তা করে। এটি সেরা ফলাফল প্রদানের জন্য ছবি এবং টেক্সটের বিশাল ডেটা সেট থেকে শিখে।"
যোগাযোগের তথ্য প্রদান করুন। উদাহরণস্বরূপ: "আপনার অন্য কোনো প্রশ্ন থাকলে বা কোনো সমস্যা হলে, অনুগ্রহ করে আমাদের সাথে cc@freeolmocm.com-এ যোগাযোগ করুন।"
নতুন নিবন্ধ
OCR প্রযুক্তি, টিপস এবং ছবি থেকে টেক্সট উত্তোলনের সেরা অনুশীলন সম্পর্কে আমাদের নতুন নিবন্ধগুলি দেখুন।
ভিশন ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের মাধ্যমে দক্ষ পিডিএফ টেক্সট নিষ্কাশন —— কেন olmOCR গেম পরিবর্তন করে
olmOCR কীভাবে এআই-চালিত টেক্সট নিষ্কাশন, খরচ-কার্যকারিতা এবং ওপেন-সোর্স উদ্ভাবনের মাধ্যমে পিডিএফ প্রক্রিয়াকরণকে রূপান্তরিত করে তা আবিষ্কার করুন।
olmOCR-এর স্থানীয় স্থাপনার সাথে PDF প্রসেসিং সহজ করুন!
olmOCR-এর স্থানীয় স্থাপনার মাধ্যমে কিভাবে সহজে PDF প্রসেসিং করবেন, তার বিস্তারিত নির্দেশিকা।