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FineParser es un analizador de documentos autoalojado para flujos de IA. Se ejecuta como un único contenedor Docker en hardware con CPU y expone una REST API sencilla: envíe un documento y después descargue su estructura y su texto en DocLang, JSON o texto sin formato. Sin cuenta en la nube, sin GPU y sin que los datos de los documentos salgan de su infraestructura. Está desarrollado sobre el núcleo de reconocimiento de ABBYY FineReader Engine y empaquetado para desarrolladores que necesitan un análisis de nivel productivo sin tener que integrar un SDK.

Inicio rápido

Ejecute el contenedor y analice su primer documento en menos de cinco minutos.

Configuración

Modo de reconocimiento, idiomas y puertos.

REST API

Envíe un documento, consulte el estado del trabajo y descargue el resultado.

Formatos de salida

DocLang, JSON y texto sin formato.

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Qué hace

FineParser recupera la estructura de un documento, no solo su texto: tablas (incluidas las que no tienen bordes), diseños a varias columnas, títulos, orden de lectura y jerarquía. La escritura manuscrita, las casillas de verificación y las imágenes se reconocen junto con el texto. El resultado está listo para la ingesta en RAG, los flujos de trabajo con agentes o los prompts de LLM.

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Por qué los equipos lo utilizan

  • Mantiene intactas las tablas, las columnas y los encabezados, e indica en qué punto de la página se encuentra cada uno.
  • Genera DocLang, un formato compacto diseñado para la entrada de LLM y el que recomendamos. También están disponibles JSON y texto sin formato.
  • Se ejecuta como un único contenedor en hardware de CPU, en sus propias máquinas o en su propia nube.
  • Dos modos de reconocimiento: el modo rápido para grandes volúmenes y el modo de alta fidelidad cuando la precisión es lo más importante.
  • Reconoce más de 200 idiomas, incluidos los alfabetos latino, cirílico, CJK y árabe.
  • Comience con el plan gratuito, pase a un plan de pago a medida que crezca su volumen o migre a Enterprise para obtener un alto rendimiento e implementación sin conexión.