Распознавание текста: реальные примеры использования ИИ в кейсах, где NotebookLM не справится

[aikendo]

Это не кейс, а реклама.

[ToxaBes]

Рекламной статье - рекламные комментарии.

Это не просто распознавание — это перевод целого документа в цифровой формат.

Это мультимодальная LLM + Pydantic-валидация. Причём это явно MVP, не доведённое до реального продакшна.

Зарегистрировался в вашей системе, загрузил PDF-документ (обычное резюме кандидата на 6 страниц, 12 мест работы), нажал “сделать аннотацию”. Дождался окончания обработки, открыл чат и спросил про места работы кандидата. Результат: система потеряла одну компанию и напутала в деталях.

Судя по выхлопу, очень похоже на использование Qwen3-VL или аналога. Более сложные документы пробовать не стал, раз всё посыпалось на простейшем тесте. Видно, что вы не используете правильный контекстуальный чанкинг для подобных систем.

Если есть желание пообщаться подробнее о том, как кардинально улучшить ваш продукт, чтобы он качественно переваривал большие объёмы данных с сохранением контекста пишите в личку.