Nanonets-OCR-s：不只是 OCR！開源模型讓你輕鬆將圖片轉為完美 Markdown，連 LaTeX、表格都搞定
隆重介紹 Nanonets-OCR-s，一款強大的開源 OCR 模型，能將文件圖片精準轉換為結構化的 Markdown。從複雜的 LaTeX 方程式到表格、簽名、浮水印，它都能完美處理。開發者與研究人員必備！
身為開發者、研究人員，或是任何需要處理大量文件的人，你一定遇過這種頭痛的狀況：看到一份掃描的 PDF 或圖片檔，裡面的內容明明很重要，但你卻只能一個字一個字地手動打出來。傳統的 OCR (光學字元辨識) 工具或許能幫上點忙，但結果往往是一團亂碼，格式全跑掉，特別是遇到表格或數學公式時，簡直是場災難。
說真的，那種挫折感我們都懂。
但如果現在有一款工具，不只看得懂文字，還能理解文件的「結構」和「語境」呢？今天，我們要介紹的就是這樣一個改變遊戲規則的開源模型：Nanonets-OCR-s。
這是一個功能強大且輕量級 (3B) 的視覺語言模型 (VLM)，它的唯一使命，就是將各種複雜的文件圖片，轉換成乾淨、整齊、結構化的 Markdown 格式。你沒看錯，它懂得表格、能解析數學方程式，甚至連簽名、核取方塊這些小細節都不放過。
不只是文字，連數學公式都看得懂 (LaTeX 辨識)
還在手動抄寫論文裡的數學公式嗎？那種痛苦的日子過去了。
Nanonets-OCR-s 最令人驚豔的功能之一，就是它對 LaTeX 數學公式的超高辨識度。它能夠智慧地區分行內公式 (inline-level math) 和獨立區塊公式 (block-level math)，並分別用 $...$ 和 $$...$$ 的標準格式輸出。
這意味著，無論是物理學論文、學術報告還是工程筆記，你都能將裡面的複雜公式一鍵轉換，直接貼到你的 Markdown 編輯器或研究筆記中，格式完美無缺。
圖片裡的圖片？沒問題，幫你寫好描述
當文件中包含圖表、Logo、或任何嵌入式圖片時，一般的 OCR 工具通常會直接忽略它們。但 Nanonets-OCR-s 更聰明，它會使用結構化的 <img> 標籤來描述這些視覺元素。
想像一下，當你將辨識後的 Markdown 內容交給大型語言模型 (LLM) 進行下一步處理時，LLM 能夠透過這些描述，理解「這裡有一張公司的 Logo」或「這是一張銷售趨勢的長條圖」。這為自動化文件摘要、分析和報告生成打開了全新的可能性。
合約文件救星：自動偵測簽名
處理合約或官方文件時，簽名是最重要的元素之一。過去，我們只能手動截圖或標註。
現在，Nanonets-OCR-s 能自動在掃描文件中找到簽名，並將其隔離在一個 <signature> 區塊中。這不僅讓文件數位化的過程更完整，也方便後續的歸檔和驗證工作。
重要資訊不遺漏：浮水印也能抓出來
許多官方文件或草稿都會加上浮水印 (Watermark) 來標示其狀態或來源，例如「機密」、「草稿」等。這些資訊雖然不是文件主體，卻極其重要。
Nanonets-OCR-s 能夠精準地提取這些浮水印文字，並將其存放在 <watermark> 標籤內。這對於確保文件的可追溯性和完整性非常有幫助，避免了因忽略浮水印而導致的誤解。
問卷、表單處理變簡單了！智慧核取方塊辨識
這聽起來可能只是個小細節，但對於需要處理大量問卷、申請表或清單的人來說，這簡直是福音。Nanonets-OCR-s 能夠辨識文件中的核取方塊 (Checkbox) 和選項按鈕 (Radio Button)，並將它們轉換成標準的 Unicode 符號，例如：
- 已勾選：☑
- 已打叉：☒
- 未勾選：☐
這讓後續的應用程式（如下游的資料分析工具）可以非常可靠地解析這些選項，再也不用擔心辨識錯誤或格式混亂了。
最頭痛的表格？它能完美還原
處理表格絕對是 OCR 的大魔王。跨越多行、多列的複雜表格，常常讓傳統 OCR 工具徹底崩潰，輸出一堆無法閱讀的文字。
Nanonets-OCR-s 在這方面下了大工夫。它能處理結構複雜的表格，完美保留其行列結構，並且同時輸出 Markdown 和 HTML 兩種格式。無論你是要在筆記中呈現，還是直接發佈到網頁上，都能輕鬆搞定。
心動了嗎？馬上來試試！
Nanonets-OCR-s 不僅僅是一個工具，它更像是一個強大的建構模塊，可以無縫整合到你現有的文件自動化流程中。最棒的是，它完全開源！
我們誠摯地邀請你親自體驗它的魅力：
- Hugging Face 模型頁面： 直接在這裡探索模型
- 官方完整公告： 閱讀更詳細的技術細節
- Colab 立即體驗： 透過 Docext 在 Colab 中動手玩玩看
常見問題解答 (FAQ)
Q1：Nanonets-OCR-s 和其他 OCR 工具有什麼不同？
最大的不同在於「結構理解」。傳統 OCR 專注於辨識「字元」，而 Nanonets-OCR-s 則專注於理解文件的「整體結構」，包括段落、標題、表格、公式、簽名等。這使得它輸出的 Markdown 格式不僅可讀，而且可以直接用於後續的自動化處理，實用性遠超傳統工具。
Q2：這個模型是免費的嗎？
是的，Nanonets-OCR-s 是一個開源模型，你可以在 Hugging Face 上免費下載和使用它，並根據開源授權協議將其整合到你自己的專案中。
Q3：所謂的「輕量級 (3B)」是什麼意思？對我有什麼好處？
「3B」指的是模型擁有 30 億個參數 (3 Billion parameters)。在當今動輒數百億、甚至上千億參數的巨大模型中，3B 屬於相對輕量級的規模。這意味著它對硬體資源的要求較低，更容易在個人電腦或標準伺服器上部署和運行，而不需要頂級的昂貴硬體。
Q4：我不是開發者，也能使用它嗎？
雖然模型本身需要一些技術知識來部署，但你可以透過官方提供的 Colab 筆記本 輕鬆體驗它的功能。只需要上傳你的文件圖片，就可以看到轉換後的 Markdown 結果，非常直觀。
