สมัครใช้งาน ComPDF Portal แล้วรับสิทธิ์เรียกใช้ API ฟรี 200+ ครั้งต่อเดือน! สมัครตอนนี้ →
ComPDF
ติดต่อฝ่ายขาย
ทดลองใช้งานฟรี
✨ ใหม่

ให้ AI Agent เข้าใจเอกสารได้เหมือนมนุษย์

ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์เค้าโครง เอ็นจินการแยกวิเคราะห์ ComPDF AI สามารถระบุและติดป้ายองค์ประกอบเอกสารได้มากกว่า 30 รายการ เหนือกว่าการแยกข้อมูล โดยจะเข้าใจโครงสร้าง กู้คืนตรรกะ และส่งมอบข้อมูลที่มีโครงสร้างคุณภาพสูงเพื่อรองรับฐานความรู้ RAG และเวิร์กโฟลว์การทำงานอัตโนมัติของเอกสาร

Document Ready

Annual_Report_2024.pdf · 2.4 MB

Layout Analysis
OCR Processing
Metadata Extraction
Document Upload

เห็นอย่างไรก็ได้อย่างนั้น — ลองใช้เดโมออนไลน์ตอนนี้

อัปโหลดเอกสารประเภทต่าง ๆ และดูการทำงานของ ComPDF AI

คู่มืออุตสาหกรรมรายงานทางการเงินกระดาษข้อสอบบันทึกที่เขียนด้วยลายมือหนังสือพิมพ์
1 / 1
คู่มืออุตสาหกรรม
MarkdownJSON
เริ่มตอนนี้

จากเอกสารดิบสู่ความรู้ที่พร้อมสำหรับ AI

ดูว่า ComPDF AI เปลี่ยนเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นความรู้ที่มีโครงสร้างพร้อมใช้งานสำหรับเครื่องได้อย่างไร

ขั้นตอนที่ 1:

การประมวลผลเอกสารเบื้องต้น

ปรับปรุงคุณภาพของรูปภาพเพื่อการแยกวิเคราะห์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ขั้นตอนที่ 2:

การวิเคราะห์เค้าโครงด้วย AI

ทำความเข้าใจเค้าโครงและโครงสร้างหน้ากระดาษได้เหมือนมนุษย์

ขั้นตอนที่ 3:

สร้างโครงสร้างเชิงตรรกะใหม่

กู้คืนลำดับการอ่านและลำดับชั้น จากนั้นส่งออกข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ LLM เป็นมิตร

Before
After
Enhancing...

Open-Source SDK สำหรับการแยกวิเคราะห์เอกสาร AI ที่รวดเร็ว

ขับเคลื่อนโดย docslight-lite ซึ่งเป็น Python SDK แบบโอเพนซอร์ส นักพัฒนาสามารถผสานรวมการแยกวิเคราะห์เอกสารประสิทธิภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว พร้อมรองรับทั้งการปรับใช้ภายในองค์กรและการเรียกใช้ API บนคลาวด์

คัดลอกและเรียกใช้คำสั่งด้านล่างในเทอร์มินัลของคุณเพื่อเริ่มต้นใช้งานในไม่กี่วินาที

from docslight import DocSlightclient = DocSlight(mode="cloud", api_key="your api key", base_url = "https://api-server.compdf.com")file_path = "/Users/yourname/Documents/invoice.pdf"result = client.parse(file_path)print(result.to_markdown())

คุณสามารถสร้างอะไรได้บ้างด้วยผลลัพธ์ที่แยกวิเคราะห์แล้ว

เอกสาร API

ฐานความรู้ RAG

แปลงเอกสารเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างเพื่อขับเคลื่อนฐานข้อมูลเวกเตอร์และผู้ช่วย AI เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดึงข้อมูลสูงสุด 99%

เรียนรู้เพิ่มเติมฐานความรู้ RAG
เอกสาร API

แอปพลิเคชัน LLM

มอบข้อมูลการฝึกอบรมที่สะอาดและมีโครงสร้างสำหรับการปรับแต่งและการปรับปรุงโมเดล ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น

เรียนรู้เพิ่มเติมแอปพลิเคชัน LLM
เอกสาร API

การประมวลผลข้อมูลแบบไปป์ไลน์

ใช้เอาต์พุตที่แยกวิเคราะห์แล้วในเวิร์กโฟลว์ ETL และซิงค์ข้อมูลกับ CMS, ฐานข้อมูล หรือแพลตฟอร์มการทำงานอัตโนมัติโดยอัตโนมัติ

เรียนรู้เพิ่มเติมการประมวลผลข้อมูลแบบไปป์ไลน์
เอกสาร API

AI Agent Workflows

ช่วยให้ AI Agent เข้าใจเอกสารได้ดียิ่งขึ้น เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ ดึงข้อมูล และดำเนินการได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

เรียนรู้เพิ่มเติมAI Agent Workflows

เหนือกว่า OCR สร้างมาเพื่อ LLM

การแยกวิเคราะห์เอกสารขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับระบบ RAG และเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

จัดลำดับการอ่านใหม่

ตรวจจับการจัดลำดับการอ่านโดยอัตโนมัติในคอลัมน์, บันทึกย่อด้านข้าง และเลย์เอาต์ที่ซับซ้อน

Page 1
Reading order is
crucial for
understanding
the structure
multi-column
documents and
complex layouts
in modern PDFs
especially in
academic papers
and technical
reports
1

การรู้จำตาราง

รองรับเซลล์ที่ผสาน ตารางไร้ขอบ และการสร้างตารางข้ามหน้าใหม่

Financial Report Q1-Q3Page 3
Table 2.1 - Quarterly Performance
Quarter
Revenue
Growth
Target
Q1 2024
$120K
↑15%
$115K
Q2 2024
$145K
↑21%
$140K
Q3 2024
$168K
↑16%
$160K

การรู้จำสูตร

บันทึกสูตรแบบอินไลน์และแบบบล็อกได้อย่างแม่นยำ แปลงเอาต์พุต OCR เป็น LaTeX และ Markdown

Physics FundamentalsPage 42

Mass-energy equivalence in theoretical physics...

E=mc²
LaTeX: E = mc^2

Related equations:

∫ f(x)dx = F(x) + C
x = (-b ± √(b²-4ac)) / 2a

การทำความเข้าใจส่วนหัว

ตรวจจับโครงสร้าง H1–H6 เพื่อสร้างเค้าร่างเอกสารสำหรับการจัดทำดัชนี RAG ที่ดียิ่งขึ้น

Table of ContentsPage ii
Document Outline
Annual Report 2024H11
Executive SummaryH22
Key AchievementsH33
Financial HighlightsH34
Market AnalysisH25
Industry TrendsH36

การรู้จำลายมือ

ปรับ OCR ให้เหมาะสมเพื่อบันทึกการอนุมัติ ลายเซ็น และบันทึกลายมือ

Contract AgreementPage 1

This agreement is binding between all parties.

Effective date: May 8, 2026

Status:

✓ Approved

Authorized Signature:

John Chen

Margin Notes:

"Please review"
"Call later"
Handwriting detected • 1 approval • 1 signature • 2 notes

การตรวจจับส่วนหัว ส่วนท้าย ตราประทับ และลายน้ำ

แยกองค์ประกอบสำคัญพร้อมทั้งกรองสิ่งรบกวนออกจากหน้า

Company ConfidentialInternal Document
© 2024 Corporation Inc.Page 1 of 15

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.

Sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna.

Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco.

CONFIDENTIAL
APPROVED05/08/26
HeaderFooterWatermarkStamp

ComPDF AI กับการแยกวิเคราะห์เอกสารแบบเดิม

โซลูชันการแยกวิเคราะห์ที่ชาญฉลาด แม่นยำยิ่งขึ้น และผสานรวมได้ง่ายกว่าเดิม

โมเดลการวิเคราะห์เค้าโครงเอกสารที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะ

เป็นมากกว่าการรู้จำเนื้อหา ComPDF AI เข้าใจโครงสร้างเอกสารและแยกแยะองค์ประกอบที่ซับซ้อนด้วยความแม่นยำในการแยกวิเคราะห์สูงสุดถึง 99%

การกู้คืนตารางขั้นสูง

การรู้จำฉลากกว่า 30 รายการ

การส่งออก Markdown / JSON / TXT ดั้งเดิม

99% Parsing Accuracy

✨ เร็วกว่า

เร็วกว่า เบากว่า แม่นยำกว่า พิสูจน์แล้วด้วยเกณฑ์มาตรฐาน

ขับเคลื่อนด้วยการประเมินจากบุคคลที่สามที่เป็นอิสระและมาตรฐานอุตสาหกรรม ทำให้โมเดล ComPDF AI (0.9B) ที่มีน้ำหนักเบาเป็นพิเศษ มีประสิทธิภาพและความสามารถในระดับ SOTA

กระดานผู้นำประสิทธิภาพการแยกวิเคราะห์เกณฑ์มาตรฐาน

คะแนนรวมOVERALL
ความแม่นยำในการแยกวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อน
96.45ComPDF AI
95.75MinerU2.5-Pro
95.22GLM-OCR
94.93PaddleOCR-VL-1.5
94.18PaddleOCR-VL
93.74Youtu-Parsing
93.70Ovis2.6-30B-A3B
93.33Logics-Parsing-v2
93.26FireRed-OCR
93.04MinerU-2.5
ข้อความ
0.032ComPDF AI
0.035Ovis2.6-30B-A3B
0.036MinerU2.5-Pro
0.037FireRed-OCR
0.038PaddleOCR-VL-1.5
0.040PaddleOCR-VL
0.041Logics-Parsing-v2
0.044GLM-OCR
0.044Youtu-Parsing
0.045MinerU-2.5
สูตร
97.76ComPDF AI
97.45MinerU2.5-Pro
97.18GLM-OCR
96.89PaddleOCR-VL-1.5
95.91PaddleOCR-VL
95.77MinerU-2.5
95.65Logics-Parsing-v2
93.63Youtu-Parsing
95.44FireRed-OCR
95.17Ovis2.6-30B-A3B
ตาราง
94.80ComPDF AI
93.42MinerU2.5-Pro
92.83GLM-OCR
92.02Youtu-Parsing
91.67PaddleOCR-VL-1.5
90.65PaddleOCR-VL
89.44Ovis2.6-30B-A3B
88.42Logics-Parsing-v2
88.04FireRed-OCR
87.88MinerU-2.5
ลำดับการอ่าน
0.116Youtu-Parsing
0.120MinerU2.5-Pro
0.130PaddleOCR-VL-1.5
0.130MinerU-2.5
0.131ComPDF AI
0.131FireRed-OCR
0.133GLM-OCR
0.135PaddleOCR-VL
0.135Ovis2.6-30B-A3B
0.137Logics-Parsing-v2
แหล่งข้อมูล: กระดานผู้นำ OmniDocBench

ตัวเลือกการผสานรวมและการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น

รองรับ Cloud API, การปรับใช้แบบ Self-Hosted และการพัฒนาโมเดลที่กำหนดเอง เพื่อตอบสนองความต้องการของขั้นตอนและสถานการณ์ทางธุรกิจที่แตกต่างกัน

Cloud API

วิธีที่เร็วที่สุดในการผสานรวม การกำหนดราคาตามการใช้งานและการรองรับภาษาที่หลากหลายสำหรับ Python, Java, Node.js และ Go ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมต่อความสามารถในการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะได้อย่างรวดเร็ว

ดูเอกสาร API

เหมาะที่สุดสำหรับการตรวจสอบอย่างรวดเร็วและแอปพลิเคชันขนาดเล็กถึงขนาดกลาง

การปรับใช้แบบ Self-hosted

ส่งมอบผ่านระบบคอนเทนเนอร์ที่ใช้ Docker โดยเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้ในสภาพแวดล้อมของคุณ และรองรับการเร่งความเร็ว GPU สำหรับอุตสาหกรรมที่ต้องการความปลอดภัยและประสิทธิภาพสูง เช่น การเงินและหน่วยงานราชการ

ขอวิธีแก้ไข

เหมาะที่สุดสำหรับการประมวลผลขนาดใหญ่และความต้องการด้านความปลอดภัยสูง

บริการปรับแต่งเฉพาะ

ปรับแต่งมาสำหรับประเภทเอกสารเฉพาะของคุณ พร้อมบริการแบบครบวงจรที่ครอบคลุมการติดป้ายข้อมูล การฝึกอบรมโมเดล และการปรับใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการแยกวิเคราะห์และปรับให้เข้ากับสถานการณ์ของคุณให้สูงสุด

พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญ

เหมาะที่สุดสำหรับเอกสารที่ไม่ได้มาตรฐานและต้องการความแม่นยำสูงสุด

สร้างเวิร์กโฟลว์เอกสารที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้นได้แล้ววันนี้

เข้าร่วมกับนักพัฒนามากกว่า 10,000 รายทั่วโลก และขับเคลื่อนเวิร์กโฟลว์การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะครั้งต่อไปของคุณด้วย ComPDF AI

  • ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต
  • ฟรี 40 หน้า/เดือน
  • การสนับสนุนด้านเทคนิคแบบ 1 ต่อ 1