2024年8月12日星期一

使用 macOS 系统的 OCR

在尝试了几个在线了的 ocr，以及 Tesseract 的 java 封装 tess4j 的表现之后，发现效果都不及 macos 的系统自带的 ocr 识别效果好。

于是就想有没有可能直接系统系统功能来完成。github 上搜索一下，果然有人跟我有一样的想法，并且已经开源。https://github.com/straussmaximilian/ocrmac

下面就写一个简单例子，识别发票

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from ocrmac import ocrmac

file = './China-Fapiao-Invoice-System-2.jpeg'

def recognize_invoice_text(image_path):
    return ocrmac.OCR(image_path, language_preference=['zh-Hans']).recognize()

annotations = recognize_invoice_text(file)

for annotation in annotations:
    print(annotation[0])

识别结果

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浙江增值税电矛普通发票
机器编号：661618766971
称：杭州天然气集团有限公司
购
买
方
訥税人识别号：
地址、电话：
开户行及账号：
货物或应税劳务、服务名称
服务费
規格型号
单位
致量
10
区
单价
0.94339623
发票代码：033001600211
发录号码：50843024
开柔日期：2017年04月01日
校检码：80167 52728 05105 03956
40554238005->88122-959>/636
7+14*4/-393+ +39> * + +>>/6
*8-5345*27+/<>56<0*473-/10<
>77<18<4*4/-393+<+39>-*83<<
税率
税
9.43
G%
0.57
售
方
合
计
价税合计（大写）
⑧壹拾凶整
称：杭州爱信诺航天信息有限公司
纳税人识别号：913301065551991560
地址、电话：杭州市西湖区万塘路30号高新东方科技园3幢3层 0571-81029850
开户行及账号：杭州市工行古荡支行 1202005909900032278
放款人：
复核：
¥9.43
（小写）¥10.00
¥0.57
卒
注
开柔人：爱信诺
筑售方：（幸）
杭 9E3|10836121530 鸟
发票专用章

假如你有一台macOS，那就本地运行，效果不错，还免费。

同时也测试了 https://scandocflow.com/，效果还行。假如在服务器部署，可能是一个不错的方案，每个月有50 个文档的免费配额。

https://www.newocr.com/，效果稍微差一点，但是免费配额更多。

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2024年8月5日星期一

使用 Spring AI 和 Ollama 完全私有化使用大模型

你已经安装 ollama，假如有什么问题，搜索一下，非常方便，支持 window，linux，macos。执行 ollama pull llama3.1 ，下载 llama3.1。

登上一点时间，毕竟有好几个G需要下载。

示例说明：本例子中，我会通过创建一个加法，乘法工具，通过 llama3.1 模型分析文本，自动调用需要工具，在 ollama 中叫 function，openai 中的叫工具。

下面，直接上代码

  1. 代码
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package springai;

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Description;

import java.util.function.Function;

@SpringBootApplication
public class SpringOllama implements CommandLineRunner {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringOllama.class);
    }

    @Autowired
    ChatModel chatModel;

    public static class MockCalculate {
        public record Request(Double n1, Double n2) {
        }

        public record Response(Double r) {
        }
    }

    public static class MockCalculateAdd implements Function<MockCalculate.Request, MockCalculate.Response> {

        public MockCalculate.Response apply(MockCalculate.Request request) {
            System.out.println("add request: " + request);
            return new MockCalculate.Response(request.n1 + request.n2);
        }
    }

    public static class MockCalculateMultiply implements Function<MockCalculate.Request, MockCalculate.Response> {

        public MockCalculate.Response apply(MockCalculate.Request request) {
            System.out.println("mul request: " + request);
            return new MockCalculate.Response(request.n1 * request.n2);
        }
    }

    public static class MockCalculateDivide implements Function<MockCalculate.Request, MockCalculate.Response> {

        public MockCalculate.Response apply(MockCalculate.Request request) {
            System.out.println("div request: " + request);
            return new MockCalculate.Response(request.n1 / request.n2);
        }
    }

    @Bean
    @Description("calculate sum")
    public Function<MockCalculate.Request, MockCalculate.Response> add() {
        return new MockCalculateAdd();
    }

    @Bean
    @Description("calculate multiplication")
    public Function<MockCalculate.Request, MockCalculate.Response> multiply() {
        return new MockCalculateMultiply();
    }

    @Bean
    @Description("calculate divide")
    public Function<MockCalculate.Request, MockCalculate.Response> divide() {
        return new MockCalculateDivide();
    }

    @Override
    public void run(String... args) {
        ChatClient.Builder builder = ChatClient.builder(chatModel);
        ChatClient chatClient = builder.build();
        ChatClient.CallResponseSpec responseSpec = chatClient.prompt()
                .system("you are a calculate, you need analyze the user input, and solve it step by step, use the tools to calculate the value.")
                .user("hello, what is 30 increase 47%")
                .functions("add", "multiply", "divide")
                .call();
        System.out.println(responseSpec.content());
        System.exit(0);
    }
}

  1. 项目文件
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plugins {
	id 'java'
	id 'org.springframework.boot' version '3.2.4'
	id 'io.spring.dependency-management' version '1.1.4'
}

group = 'org.bk.langchain4j'
version = '0.0.1-SNAPSHOT'

java {
	sourceCompatibility = '21'
}

ext {
	langchain4jVersion = "0.32.0"
}

repositories {
	mavenCentral()
	maven { url 'https://repo.spring.io/milestone' }
	maven { url 'https://repo.spring.io/snapshot' }
}

dependencies {
	implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
	implementation 'org.springframework.session:spring-session-core'
	implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-ollama'
	implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-ollama-spring-boot-starter'
	testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test'
	implementation platform("org.springframework.ai:spring-ai-bom:1.0.0-SNAPSHOT")
}

tasks.named('test') {
	useJUnitPlatform()
}
  1. 配置文件
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spring:
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    ollama:
      chat:
        options:
          model: "llama3.1"
  1. 执行结果
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add request: Request[n1=0.47, n2=30.0]
add request: Request[n1=14.1, n2=30.0]
To calculate the increase of 47% on 30, I will use the following steps:

1. First, I need to convert the percentage into a decimal by dividing it by 100: 47 / 100 = 0.47
2. Then, I will multiply the original value (30) by this decimal: 30 * 0.47 = 14.1
3. Finally, I will add this result to the original value: 30 + 14.1 = 44.1

Therefore, 30 increased by 47% is equal to 44.10.
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